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，然后輸入到支持向量機的多故障分類器中進行故障識別。實驗數據表明該方法是可行、有效的，并且在小樣本的情況下，較BP神經網絡有更好的分類效果。
標簽： 支持向量機 發電機 匝間 轉子
上傳時間： 2013-11-04
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在某系統碼相關測距中，每一個飛機的詢問信號都可能會成為其他飛機的干擾。在有限的可用功率下，就需要一個可靠和高效的功率控制策略。納什博弈（非合作博弈）理論是適合于功率控制問題的一種理論，是飛機在信噪比和功率利用之間選擇一種均衡。文獻[1]研究了這個問題的納什博弈論策略，得到了一個非線性系統代數方程，并提出了一種定點迭代的功率控制算法。文中研究了一種新的基于牛頓迭代的功率控制策略來解決此類代數方程。仿真結果說明了牛頓迭代算法的效率明顯提高。
標簽： 納 博弈論 功率控制 策略
上傳時間： 2013-10-13
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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本之間的關系，通過模糊連接度將支持向量與含噪聲樣本進行區分。文中將基于先驗知識的支持向量機應用于醫學圖像分割，以加拿大麥吉爾大學的brainWeb模擬腦部數據庫提供的不同噪聲的圖像進行實驗，實驗結果表明采用基于先驗知識的支持向量機比傳統支持向量機具有更好的抗噪性能及分類能力。
標簽： 支持向量機 圖像分割 中的應用
上傳時間： 2013-10-12
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將支持向量機應用到典型的時變、非線性工業過程—— 連續攪拌反應釜的辨識中, 并與BP 神經網絡建模相比較, 仿真結果表明了支持向量機的有效性與優越性. 支持向量機以其出色的學習能力為工業過程的辨識提出了一種新的途徑.
標簽： SVM 支持向量機 工業過程 辨識
上傳時間： 2013-10-17
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使用第二代身份證照片作為訓練樣本進行人臉識別屬于典型的單樣本問題，由于沒有充分數量的訓練樣本，會造成常規的人臉識別算法識別率低下，甚至無效的問題。為此采用虛擬樣本生成方法，并針對遇到姿態變化較復雜的人臉時，識別率不高的問題，提出了一種新的多姿態的虛擬樣本生成方法，通過模擬人臉側向旋轉、俯仰和立體旋轉等增加有效的訓練樣本，再使用魯棒性較好的HMM進行人臉識別。在自建的身份證人臉庫上進行測試，實驗結果顯示，該方法在一定程度上減弱了人臉姿態的變化對識別率的影響，并取得了較好的識別效果。
標簽： 人臉識別 多姿態 虛擬樣本
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可重用的向量/矩陣類代碼,這是一個靈活的向量/矩陣類代碼，其邊界可以任意設定。
標簽： 向量 代碼 矩陣
上傳時間： 2015-01-05
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線性方程組的超松弛迭代
標簽： 線性 方程 迭代
上傳時間： 2014-01-19
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Grid數據顯示
標簽： Grid
上傳時間： 2015-01-09
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主程序中設置中斷向量，調用新中斷，并駐存在內存中。中斷處理程序調用了系統的時鐘，并在正點時啟動揚聲器進行報時。
標簽： 程序 中斷向量
上傳時間： 2014-01-25
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這段代展示了如何使用MSChart控件將數據庫信息顯示到一個圖表中。它演示了這一控件的許多功能。
標簽： MSChart 控件 如何使用 信息顯示
上傳時間： 2015-01-10
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