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向量機(jī)(jī)

  • J-Link v8仿真器全制作DIY

    教你如何制作一個J-Link V8仿真器！ 已經(jīng)成功！

    標(biāo)簽： J-Link DIY 仿真器

    上傳時間： 2013-10-15

    上傳用戶：truth12

  • J-link使用指南

    J-LINK仿真器詳細(xì)教程 flash下載操作等

    標(biāo)簽： J-link 使用指南

    上傳時間： 2013-11-14

    上傳用戶：JamesB

  • 微帶天線[加]I.J.鮑爾

    微帶天線[加]I.J.鮑爾

    標(biāo)簽： I.J. 微帶天線

    上傳時間： 2013-11-17

    上傳用戶：jhksyghr

  • J-LIN仿真器操作步驟

    J-LIN仿真器操作步驟，J-LIN仿真器操作步驟。

    標(biāo)簽： J-LIN 仿真器 操作

    上傳時間： 2013-10-31

    上傳用戶：1966640071

  • 基于支持向量機(jī)的發(fā)電機(jī)匝間轉(zhuǎn)子繞組短路故障診斷

    具有結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則的支持向量機(jī)（SVM）對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的方法在故障診斷中的運(yùn)用。針對這一問題，提出了利用支持向量機(jī)的方法對匝間轉(zhuǎn)子繞組短路故障診斷方法。該方法利用小波分析對探測線圈測得感應(yīng)電動勢進(jìn)行處理構(gòu)造特征向量，然后輸入到支持向量機(jī)的多故障分類器中進(jìn)行故障識別。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)有更好的分類效果。

    標(biāo)簽： 支持向量機(jī) 發(fā)電機(jī) 匝間 轉(zhuǎn)子

    上傳時間： 2013-11-04

    上傳用戶：s363994250

  • 使用向量訊號產(chǎn)生器來提升收發(fā)器測試速度

     收發(fā)器乃新型通訊系統(tǒng)的基本組件，可以用於各種不同裝置包括手機(jī)、 收發(fā)器乃新型通訊系統(tǒng)的基本組件，可以用於各種不同裝置包括手機(jī)、 收發(fā)器乃新型通訊系統(tǒng)的基本組件，可以用於各種不同裝置包括手機(jī)、 WLANWLANWLANWLAN網(wǎng)路橋接器與蜂巢式基礎(chǔ)建設(shè)。

    標(biāo)簽： 向量訊號產(chǎn)生器 收發(fā)器 測試 速度

    上傳時間： 2013-10-12

    上傳用戶：ligi201200

  • 基于先驗(yàn)知識的支持向量機(jī)在圖像分割中的應(yīng)用

    文中在研究現(xiàn)有先驗(yàn)知識與支持向量機(jī)融合的基礎(chǔ)上，針對置信度函數(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，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(guān)系，通過模糊連接度將支持向量與含噪聲樣本進(jìn)行區(qū)分。文中將基于先驗(yàn)知識的支持向量機(jī)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分割，以加拿大麥吉爾大學(xué)的brainWeb模擬腦部數(shù)據(jù)庫提供的不同噪聲的圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明采用基于先驗(yàn)知識的支持向量機(jī)比傳統(tǒng)支持向量機(jī)具有更好的抗噪性能及分類能力。

    標(biāo)簽： 支持向量機(jī) 圖像分割 中的應(yīng)用

    上傳時間： 2013-10-12

    上傳用戶：cmc_68289287

  • 基于支持向量機(jī)(SVM)的工業(yè)過程辨識

    將支持向量機(jī)應(yīng)用到典型的時變、非線性工業(yè)過程—— 連續(xù)攪拌反應(yīng)釜的辨識中, 并與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模相比較, 仿真結(jié)果表明了支持向量機(jī)的有效性與優(yōu)越性. 支持向量機(jī)以其出色的學(xué)習(xí)能力為工業(yè)過程的辨識提出了一種新的途徑.

    標(biāo)簽： SVM 支持向量機(jī) 工業(yè)過程 辨識

    上傳時間： 2013-10-17

    上傳用戶：zhangdebiao

  • C51編寫對SST 之FLASH操作源代碼,用單片機(jī)實(shí)現(xiàn)對SST39VF040的操作

    C51編寫對SST 之FLASH操作源代碼,用單片機(jī)實(shí)現(xiàn)對SST39VF040的操作

    標(biāo)簽： SST FLASH C51 040

    上傳時間： 2015-01-04

    上傳用戶：84425894

  • 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

    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(shè)定。

    標(biāo)簽： 向量 代碼 矩陣

    上傳時間： 2015-01-05

    上傳用戶：731140412

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