支持向量機(jī)中的訓(xùn)練樣本的MATLAB源代碼程序
資源簡(jiǎn)介：在支持向量機(jī)中用于交叉核對(duì)的MATLAB程序。精度較高
上傳時(shí)間： 2016-10-15
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資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)中的訓(xùn)練樣本的MATLAB源代碼程序
上傳時(shí)間： 2017-09-05
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資源簡(jiǎn)介：最小二乘支持向量機(jī)中可用于確定超參數(shù)的MATLAB函數(shù).確定參數(shù)時(shí),需要一些時(shí)間.
上傳時(shí)間： 2013-12-24
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資源簡(jiǎn)介：VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論中的重要內(nèi)容,基于這一理論的支持向量機(jī)算法由于具有好的泛化性能受到重視,并被研究用于文本分類問(wèn)題.基于多項(xiàng)式核的研究工作認(rèn)為SVM的泛化能力不受多項(xiàng)式階數(shù)的影響,并且能夠處理很高維的分類問(wèn)題,用于文本分類無(wú)...
上傳時(shí)間： 2013-12-01
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資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)中的JAVA程序 初學(xué)者可以方便使用
上傳時(shí)間： 2016-09-03
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資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)用于多分類問(wèn)題的程序,可以較好地運(yùn)行.
上傳時(shí)間： 2013-12-18
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資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)SVM和核函數(shù)的MATLAB程序集
上傳時(shí)間： 2014-01-03
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資源簡(jiǎn)介：一篇關(guān)于支持向量機(jī)在故障診斷方面的優(yōu)秀博士論文，值得參考此文獻(xiàn)。
上傳時(shí)間： 2016-11-22
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資源簡(jiǎn)介：用MATLAB來(lái)實(shí)現(xiàn)支持向量機(jī)SVM和核函數(shù)的程序集
上傳時(shí)間： 2013-12-03
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資源簡(jiǎn)介：partition的加強(qiáng)版 支持向量機(jī)源碼 數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)改進(jìn)算法
上傳時(shí)間： 2014-01-21
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資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)作為統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的實(shí)現(xiàn)方法，能很好地解決非線性和高維數(shù)問(wèn)題，克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法收斂慢、解不穩(wěn)定、推廣性差的缺點(diǎn)，近年來(lái)得到了廣泛地研究，在模式識(shí)別、信號(hào)處理、控制、通訊等方面得到了廣泛地應(yīng)用。
上傳時(shí)間： 2017-04-01
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資源簡(jiǎn)介：基于支持向量機(jī)（SVM）回歸的MATLAB演示程序
上傳時(shí)間： 2014-01-14
上傳用戶：qq21508895
資源簡(jiǎn)介：該文研究了當(dāng)訓(xùn)練點(diǎn)的輸出為三角模糊數(shù)時(shí)!支持向量回歸機(jī)的構(gòu)建問(wèn)題’ 首先將模糊回歸問(wèn)題轉(zhuǎn)化為模糊分 類問(wèn)題!并將求模糊最優(yōu)分類超平面問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求解帶有模糊決策的機(jī)會(huì)約束規(guī)劃問(wèn)題’ 利用基于模糊模擬的遺傳算法 求解帶有模糊決策的機(jī)會(huì)約束規(guī)劃!得到...
上傳時(shí)間： 2014-12-03
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資源簡(jiǎn)介：隨著杜會(huì)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，環(huán)境水污染現(xiàn)象也日趨嚴(yán)重，迫切需要環(huán)境水質(zhì)多參數(shù)監(jiān)測(cè)與智能分析系統(tǒng)，以為環(huán)境監(jiān)測(cè)、管理和控制提供科學(xué)的手段。水質(zhì)多組分檢測(cè)涉及到多傳感器數(shù)據(jù)融合、計(jì)算機(jī)技術(shù)、電化學(xué)分析和人工智能等多學(xué)科的交叉，在眾多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用...
上傳時(shí)間： 2022-03-18
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資源簡(jiǎn)介：基于SMO算法的支持向量機(jī)，內(nèi)有詳細(xì)的注釋說(shuō)明，非常不錯(cuò)的源程序,采用Viusal .Net編寫(xiě)
上傳時(shí)間： 2015-04-30
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資源簡(jiǎn)介：用MATLAB編寫(xiě)的支持向量機(jī)，實(shí)現(xiàn)了線性可分與線性不可分的情況，還有非線性支持向量機(jī)，里面部分常用的核函數(shù)。
上傳時(shí)間： 2013-12-19
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資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)原理，對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行了高度概括的總結(jié)和介紹。可以使初學(xué)者盡快地了解和熟悉支持向量機(jī)。
上傳時(shí)間： 2014-01-15
上傳用戶：yuzsu
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)工具箱，實(shí)現(xiàn)分類的算法，簡(jiǎn)單好用
上傳時(shí)間： 2014-10-13
上傳用戶：lwwhust
資源簡(jiǎn)介：本文的題目是改進(jìn)的核函數(shù)算法及其在人臉識(shí)別中的應(yīng)用研究。 本文在系統(tǒng)學(xué)習(xí)現(xiàn)有核函數(shù)及支持向量機(jī)相關(guān)理論的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)研究了自適應(yīng)選擇核函數(shù)算法，通過(guò)引入樸素正則風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則，提出了一種改進(jìn)的在線核函數(shù)算法。算法采用截?cái)嗾`差最小化、合理選...
上傳時(shí)間： 2016-02-14
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資源簡(jiǎn)介：C針對(duì)模式識(shí)別問(wèn)題H描述了支持向量機(jī)的基本思想H著重討論了OD=?PI最小二乘=?PI加權(quán)=?P 和直接 =?P 等新的支持向量機(jī)方法H用于降低訓(xùn)練時(shí)間和減少計(jì)算復(fù)雜性的海量樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法分塊法I分解法H提 高泛化能力的模型選擇方法H以及逐一鑒別法I一一區(qū)分法IPD....
上傳時(shí)間： 2014-01-15
上傳用戶：Ants
資源簡(jiǎn)介：基于PSO訓(xùn)練SVM的人臉識(shí)別 利用支持向量機(jī)在學(xué)習(xí)能力方面表現(xiàn)的良好性能,結(jié)合核主元分析特征提取方法,將其應(yīng)用于人臉識(shí)別中,該方法在實(shí)驗(yàn)中表現(xiàn)了良好的識(shí)別性能,為人臉識(shí)別領(lǐng)域提供了一條新的識(shí)別途徑
上傳時(shí)間： 2014-12-03
上傳用戶：13160677563
資源簡(jiǎn)介：文中在研究現(xiàn)有先驗(yàn)知識(shí)與支持向量機(jī)融合的基礎(chǔ)上，針對(duì)置信度函數(shù)憑經(jīng)驗(yàn)給出的不足，提出了一種確定置信度函數(shù)方法，更好地進(jìn)行分類。該方法是建立在模糊系統(tǒng)理論的基礎(chǔ)上：將樣本的緊密度信息作為先驗(yàn)知識(shí)應(yīng)用于支持向量機(jī)的構(gòu)造中，在確定樣本的置信度時(shí)，...
上傳時(shí)間： 2013-10-12
上傳用戶：cmc_68289287
資源簡(jiǎn)介：具有結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則的支持向量機(jī)（SVM）對(duì)于小樣本決策具有較好的學(xué)習(xí)推廣性，并且故障樣本的不足在一定程度上制約了基于知識(shí)的方法在故障診斷中的運(yùn)用。針對(duì)這一問(wèn)題，提出了利用支持向量機(jī)的方法對(duì)匝間轉(zhuǎn)子繞組短路故障診斷方法。該方法利用小波分析對(duì)...
上傳時(shí)間： 2013-11-04
上傳用戶：s363994250
資源簡(jiǎn)介：在人工智能中模式識(shí)別比較新的分類算法,支持向量機(jī).用于特征分類.
上傳時(shí)間： 2015-03-24
上傳用戶：bjgaofei
資源簡(jiǎn)介：人工智能模式識(shí)別中基于支持向量機(jī)的分類算法在識(shí)別領(lǐng)域?qū)儆谳^新的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶：270189020
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)的一個(gè)訓(xùn)練軟件，代碼簡(jiǎn)單易懂，可讀性強(qiáng)。
上傳時(shí)間： 2013-12-14
上傳用戶：duoshen1989
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)在波束形成中的一種應(yīng)用 能夠形成波束,且效果很好.
上傳時(shí)間： 2015-07-21
上傳用戶：趙云興
資源簡(jiǎn)介：基于smo算法的支持向量機(jī)(SVM)方法的C++實(shí)現(xiàn),是模式識(shí)別技術(shù)中經(jīng)典的算法.
上傳時(shí)間： 2015-07-26
上傳用戶：yy541071797
資源簡(jiǎn)介：數(shù)據(jù)挖掘的新方法－支持向量機(jī)書(shū)中算法例子，對(duì)學(xué)習(xí)有幫助。
上傳時(shí)間： 2015-08-15
上傳用戶：SimonQQ
資源簡(jiǎn)介：這是個(gè)英文資料 介紹模式識(shí)別中支持向量機(jī)的不錯(cuò)的資料
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：yyq123456789
