?? 向量機技術資料

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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...

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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...

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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...

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