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向量機(jī)(jī)

  • J-Link v8仿真器全制作DIY

    教你如何制作一個(gè)J-Link V8仿真器！ 已經(jīng)成功！

    標(biāo)簽： J-Link DIY 仿真器

    上傳時(shí)間： 2013-10-15

    上傳用戶：truth12

  • J-link使用指南

    J-LINK仿真器詳細(xì)教程 flash下載操作等

    標(biāo)簽： J-link 使用指南

    上傳時(shí)間： 2013-11-14

    上傳用戶：JamesB

  • 微帶天線[加]I.J.鮑爾

    微帶天線[加]I.J.鮑爾

    標(biāo)簽： I.J. 微帶天線

    上傳時(shí)間： 2013-11-17

    上傳用戶：jhksyghr

  • J-LIN仿真器操作步驟

    J-LIN仿真器操作步驟，J-LIN仿真器操作步驟。

    標(biāo)簽： J-LIN 仿真器 操作

    上傳時(shí)間： 2013-10-31

    上傳用戶：1966640071

  • 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(duì)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(shí)的方法在故障診斷中的運(yùn)用。針對(duì)這一問(wèn)題，提出了利用支持向量機(jī)的方法對(duì)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(duì)探測(cè)線圈測(cè)得感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)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(shí)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

  • 使用向量訊號(hào)產(chǎn)生器來(lái)提升收發(fā)器測(cè)試速度

     收發(fā)器乃新型通訊系統(tǒng)的基本組件，可以用於各種不同裝置包括手機(jī)、 收發(fā)器乃新型通訊系統(tǒng)的基本組件，可以用於各種不同裝置包括手機(jī)、 收發(fā)器乃新型通訊系統(tǒng)的基本組件，可以用於各種不同裝置包括手機(jī)、 WLANWLANWLANWLAN網(wǎng)路橋接器與蜂巢式基礎(chǔ)建設(shè)。

    標(biāo)簽： 向量訊號(hào)產(chǎn)生器 收發(fā)器 測(cè)試 速度

    上傳時(shí)間： 2013-10-12

    上傳用戶：ligi201200

  • 基于先驗(yàn)知識(shí)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(shí)與支持向量機(jī)融合的基礎(chǔ)上，針對(duì)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(shí)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(guò)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(shí)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(kù)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(shí)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(guò)程辨識(shí)

    將支持向量機(jī)應(yīng)用到典型的時(shí)變、非線性工業(yè)過(guò)程—— 連續(xù)攪拌反應(yīng)釜的辨識(shí)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(guò)程的辨識(shí)提出了一種新的途徑.

    標(biāo)簽： SVM 支持向量機(jī) 工業(yè)過(guò)程 辨識(shí)

    上傳時(shí)間： 2013-10-17

    上傳用戶：zhangdebiao

  • C51編寫(xiě)對(duì)SST 之FLASH操作源代碼,用單片機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)SST39VF040的操作

    C51編寫(xiě)對(duì)SST 之FLASH操作源代碼,用單片機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)SST39VF040的操作

    標(biāo)簽： SST FLASH C51 040

    上傳時(shí)間： 2015-01-04

    上傳用戶：84425894

  • 可重用的向量/矩陣類代碼,這是一個(gè)靈活的向量/矩陣類代碼

    可重用的向量/矩陣類代碼,這是一個(gè)靈活的向量/矩陣類代碼，其邊界可以任意設(shè)定。

    標(biāo)簽： 向量 代碼 矩陣

    上傳時(shí)間： 2015-01-05

    上傳用戶：731140412

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