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搜索资源 - application in support vector machine
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支持向量机在目标分类中的应用,对支持向量机初学者应该有帮助-Support Vector Machine Classification in the target application of support vector machine for beginners should be helpful
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支持向量机应用的实例,希望对大家有用!支持向量机应用的实例,希望对大家有用!-Application of support vector machine example, in the hope that useful! Support vector machine Examples of applications, in the hope that useful!
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支持向量机在模式识别和分类中应用广泛，
小波方法的多尺度特性也众所周知。
本文将小波和支持向量机相互结合实现特征提取。-Support vector machine in pattern recognition and classification of the application of a wide range of multi-scale wavelet method is also well-known characteristics. In this paper, wavel
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支持向量机导论，是用英文版翻译过来的，详细介绍了SVM的原理和应用-An Introduction to Support Vector Machine, is translated in English, detailing the principles and application of SVM
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FSVM在人眼状态识别中的应用,一种结合gabor滤波和模糊支持向量机进行人眼状态检测的方案-FSVM in the human eye pattern recognition application, a combination of gabor filtering and fuzzy support vector machine is the human eye state inspection programs to
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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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优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，
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一种支持向量机的库的应用介绍，LIBSVM，介绍了其原理，背景，在SVM中的应用等-A support vector machine to the application of the library, LIBSVM, introduces the principles, background, in the application of SVM in
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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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A hybrid least squares support vector
machines and GMDH approach for river
fl ow forecasting-This paper proposes a novel hybrid forecasting model, which combines the group
method of data handling (GMDH) and the least squares supp
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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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支持向量机模型研究及应用，本文所做的工作主要在如下几个方面：
1)运用模糊集理论(FST)和概率理论对支持向量机进行研究，构造出了概率模糊支
持向量机(PFSVM)模型，既达到了减少或者消除外围异样点对于整个训练模型的影响，-Support vector machine model and application, this work mainly in the following aspects: 1) the use of fuzzy set theory (FST) and the
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SVM（support vector machine) 在object classification中的应用. 含java程序和data。-one application of SVM in object classification.
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支持向量机模型用于预测分析效果显著，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中-Support vector machine model is used to predict significant effect in solving small sample, nonlinear and high dimensional pattern recognition exhibit many unique advantages, and
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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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This work investigates the practical application of
support vector machine (SVM) to power transformer condition
assessment. Partiuclarly, this paper proposes to integrate the
SVM algorithm with two heuristic optimization algorithms which
are
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This work investigates the practical application of
support vector machine (SVM) to power transformer condition
assessment. Partiuclarly, this paper proposes to integrate the
SVM algorithm with two heuristic optimization algorithms which
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This work investigates the practical application of
support vector machine (SVM) to power transformer condition
assessment. Partiuclarly, this paper proposes to integrate the
SVM algorithm with two heuristic optimization algorithms which
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Survey on Uncertainty Support Vector Machine and Its Application in Fault
Diagnosis
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该文献详细介绍了支持向量机SVM在遥感图像中的应用，尤其是在小目标的提取上居然不可替代的作用(In this literature, the application of support vector machine SVM in remote sensing images is introduced in detail, especially the irreplaceable role in the extraction of small targets)
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