?? 雙支持向量機技術資料

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雙支持向量機，作為一種先進的機器學習算法，在模式識別、數據分類與回歸分析中展現出卓越性能。它通過優化兩個非平行的超平面來實現更精準的數據分割，特別適用于解決高維空間中的復雜問題。廣泛應用于信號處理、圖像識別及故障診斷等領域，是電子工程師提升項目智能化水平不可或缺的技術工具。探索我們豐富的17730個相關資源，深入理解其理論基礎與實踐應用，為您的創新設計注入強大動力。

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具有結構風險最小化原則的支持向量機（SVM）對于小樣本決策具有較好的學習推廣性，并且故障樣本的不足在一定程度上制約了基于知識的方法在故障診斷中的運用。針對這一問題，提出了利用支持向量機的方法對匝間轉子繞組短路故障診斷方法。該方法利用小波分析對探測線圈測得感應電動勢進行處理構造特征向量，然后輸入到支持...

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文中在研究現有先驗知識與支持向量機融合的基礎上，針對置信度函數憑經驗給出的不足，提出了一種確定置信度函數方法，更好地進行分類。該方法是建立在模糊系統理論的基礎上：將樣本的緊密度信息作為先驗知識應用于支持向量機的構造中，在確定樣本的置信度時，不僅考慮了樣本到所在類中心之間的距離，還考慮樣本與類中其它樣...

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