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最小二乘雙支持向量機(jī)；

  • 2407最小系統(tǒng)PCB圖

    DSP 2407 的最小系統(tǒng)板原理圖（PCB），可以直接拿來自己做一個，不用買開發(fā)板，設(shè)計時加個外圍擴(kuò)展RAM

    標(biāo)簽： 2407 PCB 最小系統(tǒng)

    上傳時間： 2013-10-19

    上傳用戶：zhangyi99104144

  • DSP TMS320LF2407最小系統(tǒng)的研究

    本文設(shè)計的DSP最小系統(tǒng)可用于本科生參加電子設(shè)計大賽，也可對研究生的基本技能訓(xùn)練起到較好的作用，為以后完成畢業(yè)論文提供DSP相關(guān)的理論。硬件是由TI公司專門為電力電子和電機(jī)控制而開發(fā)的16為定點數(shù)字信號處理芯片TMS320LF2407為核心，輔以相應(yīng)的電源、時鐘、復(fù)位、和JTAG接口電路，構(gòu)成了一個DSP最小系統(tǒng)。完成BSP最小系統(tǒng)的實物制作及軟件調(diào)試，通過相關(guān)實驗證明系統(tǒng)運(yùn)作穩(wěn)定可靠。

    標(biāo)簽： 2407 DSP 320 TMS

    上傳時間： 2013-11-08

    上傳用戶：hzakao

  • CPLD最小系統(tǒng)原理圖

    CPLD最小系統(tǒng)設(shè)計

    標(biāo)簽： CPLD 最小系統(tǒng) 原理圖

    上傳時間： 2013-12-22

    上傳用戶：lifangyuan12

  • NIOS圖片教程1---建立一個最小系統(tǒng)

    NIOS教程1---建立一個最小系統(tǒng)

    標(biāo)簽： NIOS 教程 最小系統(tǒng)

    上傳時間： 2013-11-07

    上傳用戶：bioequ

  • STM32F103最小系統(tǒng)電路(ISP下載)

    STM32F103最小系統(tǒng)電路(ISP下載)，使用mcuisp v0.993---單片機(jī)在線專家這軟件進(jìn)行ISP下載

    標(biāo)簽： F103 STM 103 32F

    上傳時間： 2013-10-31

    上傳用戶：xg262122

  • 28335最小系統(tǒng)板

    28335最小系統(tǒng)板

    標(biāo)簽： 28335 最小系統(tǒng)板

    上傳時間： 2013-12-19

    上傳用戶：lllliii

  • CPLD最小系統(tǒng)原理圖

    CPLD最小系統(tǒng)設(shè)計

    標(biāo)簽： CPLD 最小系統(tǒng) 原理圖

    上傳時間： 2013-12-23

    上傳用戶：410805624

  • NIOS圖片教程1---建立一個最小系統(tǒng)

    NIOS教程1---建立一個最小系統(tǒng)

    標(biāo)簽： NIOS 教程 最小系統(tǒng)

    上傳時間： 2013-10-31

    上傳用戶：趙云興

  • 基于先驗知識的支持向量機(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)行實驗，實驗結(jié)果表明采用基于先驗知識的支持向量機(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

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