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雙支持向量機(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(dòng)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(shí)間: 2013-11-04

    上傳用戶:s363994250

  • 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(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(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

    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(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

    上傳用戶:水中浮云

  • 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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