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模式识别中支持向量机的应用。在图像识别，多维数据分类中有很好的应用。-Pattern recognition Support Vector Machine. In image recognition, multi-dimensional data classification has a good application.
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用遗传算法( Genetic Algorithm，GA) 搜寻可识别被不同农药污染脐橙的可见/近红外光谱的最佳特征光
谱区间及波长，并建立了支持向量机( Support Vector Machines，SVM) 定性分析模型。实验供试农药为灭多威、
氰戊菊酯和氧乐果3 种。通过GA 来搜寻整个波段范围( 460 ～ 1 800 nm) ，将得到的9 个最佳特征光谱区间所
包含的波长( 共318 个) 作为SVM 建模的输入变量，对识别被3 种农药污染脐橙的准确率为100 。并继续应
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支持向量机及其在人脸识别中的应用研究
上海交通大学博士论文，在知网上面付费下载得到的。本文从应用的角度出发，较为全面地对一些相关问题进行探讨，并使用Visual C++实现了一个基于支持向量机的人脸识别软件—idTeller。 论文的主要工作和创新点包括： ·提出了两种基于VC边界的支持向量机参数选择算法—固定C算法和VC-CV算法。VC边界是两类支持向量机参数选择的一个理想准则，但它的一些固有缺点使其应用变得困难。本文通过将VC边界转化为VC指标，最终把问题归结为对最小包围体的求解，从理论
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支持向量机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优点有线性回归和非线性回归,其模型的选 择包括核的选择、容量控制以及损失函数的选择.在控制方面的研究包括非线性 时间序列 的预测及应用、系统辨识以及优化控制和学习控制等方面的研究-Support vector machine (SVM) regression theory and neural network has many unique advantages such as nonlinear regression theory
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场景图像中文本占据的范围一般都较小，图像中存在着大范围的非文本区域。因此，场景图像文本定位作为一个独立步骤越来越受到重视。这包括从最先的CD和杂志封面文本定位到智能交通系统中的车牌定位、视频中的字幕提取，再到限制条件少，复杂背景下的场景文本定位。与此同时文本定位算法的鲁棒性越来越高，适用的范围也越来越广泛。文本定位的方式一般可以分为三种，基于连通域的、基于学习的和两者结合的方式。基于连通域的流程一般是首先提取候选文本区域，然后采用先验信息滤除部分非文本区域，最后根据候选文本字符间的关系构造文本
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