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支持向量机建模及应用
支持向量机建模及应用
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支持向量机理论及其应用
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5星 · 资源好评率100%
中文版支持向量机理论及其应用,对刚接触支持向量机的人来说很不错。
支持向量机(数学建模)
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第三十一章 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 在机器学习中,支持向量机(SVM,还支持矢量网络)是与相关的学习算法有关的监督学习模型,可以分析数据,识别模式,用于分类和回归分析。
支持向量机回归在线建模及应用
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<p>支持向量机(SVM)回归理论与神经网络等非线性回归理论相比具有许多独特的特点。讨论了建模中SVM核函数、损失函数的选取和容量控制等问题, 并用实验加以验证。将SVM回归动态建模理论应用于非线性、时变、大时延温室环境温度变化的建模和预测, 模型简单, 预测效果好。</p>
支持向量机及其应用研究综述.pdf
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【摘要】 在分析支持向量机原理的基础上,分别从人脸检测、验证和识别、说话人/语音识别、文字/手写体识别、图像处理及其他应用研究等方面对SVM的应用研究进行了综述,并讨论了SVM的优点和不足,展望了其应用研究的前景。 【Abstract】 The paper reviews the principles of SVM and then overviews its application rese
支持向量机的 Matlab 命令及应用例子
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SVM_支持向量机基本原理及应用
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SVM_支持向量机基本原理及应用 详细介绍了SVM算法
小波包特征提取
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对某信号进行3层小波包分解并重构,提取方差,获得信号特征。
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自适应小波包特征提取支持向量机建模及光谱分析应用
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数学建模国赛获奖论文分类整理:支持向量机
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Arduino 零基础入门套件 指导手册 v1.0 r8
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arduino 超声波 hy-srf04 05 库 两个版本都可以使用!
孪生支持向量机在滚动轴承振动故障诊断中的应用
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仿真结果表明,将孪生支持向量机建模方法应用于滚动轴承振动故障诊断中,能够取得较好的诊断效果和诊断效率,结合粒子群优化算法进一步提高了故障诊断模型的分类准确率,为滚动轴承的振动故障诊断提供了可行有效的思路。
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支持向量机非线性回归通用MATLAB源码 支持向量机和BP神经网络都可以用来做非线性回归拟合,但它们的原理是不相同的,支持向量机基于结构风险最小化理论,普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实,支持...
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探讨了支持向量机方法在纸浆Kappa值预报中的应用,经过与线性回归方法和人工神经网络方法预报结果比较,表明该方法具有精度高、速度快、泛化能力强的特点,取得了较传统软测量建模方法更好的预报效果。 (3) 利用LS-...
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