搜索资源列表
textureclassfication
- 提出了一种基于函数联接的感知器神经网络的纹理分类方法.它采用高斯2马尔柯夫随机场模型(GM RF)对纹理进行描述,模型参数即为纹理特征,参数估计采用最小平方误差方法获得.将估计参数作为表达纹理的特征向量,用感知器网络对特征进行分类,并且采用函数联接的方式解决线性不可分问题.对纹理图象进行的实验表明,采用这种方法能够提高学习速度,简化计算过程,并取得较好的纹理分类效果. -Based on the function connected perceptron neural network tex
PSO-SVMface
- 基于PSO训练SVM的人脸识别 利用支持向量机在学习能力方面表现的良好性能,结合核主元分析特征提取方法,将其应用于人脸识别中,该方法在实验中表现了良好的识别性能,为人脸识别领域提供了一条新的识别途径-PSO-based SVM for face recognition training using support vector machine learning ability in the performance of good performance, combined with KPCA
staticlearningwithekernelmethods
- 统计学习理论是建立在一套较坚实的理论基础之上的，为解决有限样本学习问题提供了 一个统一的框架。它能将很多现有方法纳入其中，有望帮助解决许多原来难以解决的问题（比 如神经网络结构及参数选择问题）；同时。在这一理论基础上发展了一种新的通用学习方法： 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）。它己表现出很多优秀的性能，并已经成为当 今机器学习领域的研究热点。-Statistical learning theory is based on a more soli
The-report-of-neural-networks
- 随着神经网络研究的深入，神经网络在理论上有了很大突破，并在实践中发挥着越来越重要的作用。本文介绍了径向基网络，支撑矢量机，小波神经网络，反馈神经网络这几种典型的神经网络结构模型、特点及应用。- With in-depth study of neural networks, neural networks have great breakthrough in theory and in practice is playing an increasingly important role. This
Libsvm
- 人工智能领域中机器学习所用的支持向量机算法，用C++ & Python编写，可以直接使用。-Artificial Intelligence field: Machine Learning Supported Vector Machine C++ & Python Source Code you can use it as you like
meanS3VM
- MissSVM是一揽子解决多实例使用半监督支持向量机的学习问题。MissSVM目的是显示，如果假设IID实例，多实例学习可以作为一个半监督学习的特殊情况来看，可能会合并成半的领域和多实例学习领域监督学习。 因此，未来的多实例学习研究应只承担IID袋，避免IID实例假设。 -MissSVM package solution is to use multi-instance semi-supervised support vector machine learning problems. MissS
091
- Predictive field-oriented control of PMSM with space vector modulation technique
RVM
- 相关向量机，在人工智能领域较新的应用，希望大家看一下-Relevance vector machine, new applications in the field of artificial intelligence, I hope you look at
rvm-for-forecasting
- 相关向量机的电力负荷预测，在人工智能领域较新的应用，希望大家看一下-Relevance vector machine, new applications in the field of artificial intelligence, I hope you look at
learning-of-svm
- 关于相关向量机的学习，在人工智能领域较新的应用，希望大家看一下-Relevance vector machine, new applications in the field of artificial intelligence, I hope you look at
Sparse-Bayesian-Learning-and-rvm
- 稀疏贝叶斯学习和相关向量回归，大家可以看一下，人工智能中的应用-Relevance vector machine, new applications in the field of artificial intelligence, I hope you look at...
lvq_pak-3.1
- VC++的人工智能领域的学习向量量化LVQ(Learning Vector Quantization)的实现包。-VC++ the field of artificial intelligence learning vector quantization LVQ (Learning Vector Quantization) implementation package.
Face-orientation-recognition
- LVQ即学习向量量化神经网络是一种用于训练竞争层的有监督学习方法神经网络，在模式识别和优化领域有着广泛的应用。本课题要求使用LVQ神经网络训练人脸的特征数据，得到模型对任一人脸图像的朝向进行识别。-Learning Vector Quantization LVQ neural network that is used to train competitive layer neural network supervised learning methods in the field of patt
VFH
- 本论文详细介绍了采用遗传算法(GA)完成全局途径规划和采用矢量场矩形法(VFH)完成部分途径规划白勺方法,然后根据途径规划白勺特点对遗传算法白勺编码方式、适用度函数以及关键遗传算子停止改进。-Vector Field Histogram
An-Introduction-to-SVM
- 支持向量机（SVM）是在统计学习理论的基础上发展起来的新一代学习算法，该算法在文本分类、手写识别、图像分类、生物信息学等领域中获得了较好的应用。本书是SVM的权威参考书。-Support Vector Machine (SVM) is a new learning algorithm developed on the basis of statistical learning theory, the algorithm to obtain a better application in the
SVM
- SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。(SVM (Support Vector Machine) refers to support vector machines, which is a common method of discrimination. In the field of machine learning, it is a supervised l