?? 雙支持向量機技術(shù)資料

?? 資源總數(shù)：9397
?? 源代碼：16109
雙支持向量機（TWSVM）是一種先進的機器學(xué)習(xí)算法，特別適用于分類和回歸問題。它通過構(gòu)建兩個非平行的超平面來提高模型的泛化能力，尤其在處理不平衡數(shù)據(jù)集時表現(xiàn)出色。廣泛應(yīng)用于信號處理、圖像識別、故障診斷等多個電子技術(shù)領(lǐng)域。掌握TWSVM不僅能夠提升數(shù)據(jù)分析與處理的能力，還能為解決復(fù)雜工程問題提供新思路。探索9397個精選資源，深入理解這一強大工具，開啟您的智能系統(tǒng)設(shè)計之旅。

?? 雙支持向量機熱門資料

查看全部9397個資源 ?

具有結(jié)構(gòu)風(fēng)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(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用。針對這一問題，提出了利用支持向量機的方法對匝間轉(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)電動勢進行處理構(gòu)造特征向量，然后輸入到支持...

?? ?? s363994250

文中在研究現(xiàn)有先驗知識與支持向量機融合的基礎(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...

?? ?? cmc_68289287

將支持向量機應(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的有效性與優(yōu)越性. 支持向量機以其出色的學(xué)習(xí)能力為工業(yè)過程的辨識提出了一種新的途徑. ...

?? ?? zhangdebiao

?? 雙支持向量機源代碼

查看更多 ?
?? 雙支持向量機資料分類