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.
上傳時(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶：亞亞娟娟123
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
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
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(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)過程 辨識(shí)
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)
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
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
標(biāo)簽： MATLAB 支持向量機(jī) 工具箱
上傳時(shí)間： 2015-02-01
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支持向量機(jī)的SMO算法
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶：xaijhqx
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
標(biāo)簽： Windows Text Svm 支持向量機(jī)
上傳時(shí)間： 2014-01-19
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