異常向量表重映射 向量表是異常產生時內核獲取異常處理函數入口地址的一塊連續內存，每一個異常都在向量表固定的偏移地址，且偏移地址都是以字對齊的，通過該偏移地址內核就可以獲取異常處理函數的入口指針，從而跳轉到異常處理函數入口，執行異常處理函數。
標簽： 向量 映射
上傳時間： 2013-11-25
上傳用戶：rnsfing
電路板故障分析 維修方式介紹 ASA維修技術 ICT維修技術 沒有線路圖,無從修起 電路板太複雜,維修困難 維修經驗及技術不足 無法維修的死板,廢棄可惜 送電中作動態維修,危險性極高 備份板太多,積壓資金 送國外維修費用高,維修時間長 對老化零件無從查起無法預先更換 維修速度及效率無法提升,造成公司負擔,客戶埋怨 投資大量維修設備,操作複雜,績效不彰
標簽： 電路板維修 技術資料
上傳時間： 2013-11-09
上傳用戶：chengxin
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
上傳用戶：s363994250
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
上傳用戶：cmc_68289287
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
上傳用戶：zhangdebiao
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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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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關于統計學習理論與支持向量機
標簽： 支持向量機
上傳時間： 2015-01-12
上傳用戶：黑漆漆
交互支持向量機學習算法及其應用
標簽： 支持向量機 學習算法
上傳時間： 2014-01-19
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特征值和特征向量的計算,每種算法都用c++以函數形式實現
標簽： 特征 向量 函數 計算
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