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支持向量機(jī)(jī)

  • 最新的支持向量機(jī)工具箱

    最新的支持向量機(jī)工具箱,有了它會(huì)很方便 1. Find time to write a proper list of things to do! 2. Documentation. 3. Support Vector Regression. 4. Automated model selection. REFERENCES ========== [1] V.N. Vapnik, "The Nature of Statistical Learning Theory", Springer-Verlag, New York, ISBN 0-387-94559-8, 1995. [2] J. C. Platt, "Fast training of support vector machines using sequential minimal optimization", in Advances in Kernel Methods - Support Vector Learning, (Eds) B. Scholkopf, C. Burges, and A. J. Smola, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, chapter 12, pp 185-208, 1999. [3] T. Joachims, "Estimating the Generalization Performance of a SVM Efficiently", LS-8 Report 25, Universitat Dortmund, Fachbereich Informatik, 1999.

    標(biāo)簽: 支持向量機(jī) 工具箱

    上傳時(shí)間: 2013-12-16

    上傳用戶:亞亞娟娟123

  • 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(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)探測(cè)線圈測(cè)得感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)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(shí)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(shí)間: 2013-11-04

    上傳用戶:s363994250

  • 基于先驗(yàn)知識(shí)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(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),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(shí)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(shí)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(shí)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(shí)

    將支持向量機(jī)應(yīng)用到典型的時(shí)變、非線性工業(yè)過程—— 連續(xù)攪拌反應(yīng)釜的辨識(shí)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(shí)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(shí)

    上傳時(shí)間: 2013-10-17

    上傳用戶:zhangdebiao

  • 關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī)

    關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī)

    標(biāo)簽: 支持向量機(jī)

    上傳時(shí)間: 2015-01-12

    上傳用戶:黑漆漆

  • 交互支持向量機(jī)學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用

    交互支持向量機(jī)學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用

    標(biāo)簽: 支持向量機(jī) 學(xué)習(xí)算法

    上傳時(shí)間: 2014-01-19

    上傳用戶:qoovoop

  • 支持向量機(jī)的MATLAB工具箱

    支持向量機(jī)的MATLAB工具箱

    標(biāo)簽: MATLAB 支持向量機(jī) 工具箱

    上傳時(shí)間: 2015-02-01

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  • 支持向量機(jī)的SMO算法

    支持向量機(jī)的SMO算法

    標(biāo)簽: SMO 支持向量機(jī) 算法

    上傳時(shí)間: 2013-12-25

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  • 支持向量機(jī)Windows Svm

    支持向量機(jī)Windows Svm

    標(biāo)簽: Windows Svm 支持向量機(jī)

    上傳時(shí)間: 2015-03-08

    上傳用戶:yangbo69

  • 支持向量機(jī)程序(2)Text Windows Svm

    支持向量機(jī)程序(2)Text Windows Svm

    標(biāo)簽: Windows Text Svm 支持向量機(jī)

    上傳時(shí)間: 2014-01-19

    上傳用戶:manking0408

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