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主成分分析

關于關聯向量機應用的最新文獻！提出了一種核主元分析(KPCA)和關聯向量機(RVM)相結合的組合建模方法。KPCA-RVM采用KPCA對原始自變量進行非線性變換并提取主成分,形成特征自變量采用R

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軸向運動的粘彈性梁的非線性動態分析

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基于多分辨率分析的模擬電路故障診斷

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核主元分析

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圖像處理領域最新的K-L變換后求主成分的程序。matlab文件。

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基于主元分析(pca)的elman,rbf神經網絡的matlab程序,運算時間短,程序簡單

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介紹了GPRS 數據終端(簡稱GPRS DTU)的組成, 分析了其實現形式和優缺點。詳細地闡述了基于索尼愛立信GR47 模塊的集成GPRS 數據終端的軟、硬件實現。測試表明: 在服務器的網絡速率大

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基于PSO訓練SVM的人臉識別利用支持向量機在學習能力方面表現的良好性能,結合核主元分析特征提取方法,將其應用于人臉識別中,該方法在實驗中表現了良好的識別性能,為人臉識別領域提供了一條新的識別途徑

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基于主元分析的鋰動力電池SOC估算法研究

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基于主元分析的多變量統計理論在過程監控中的應用

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