模式识别中的支持向量机方法

基于支持向量机的局部放电模式识别

模式识别特征提取神经网络支持向量机

初步了解支持向量机，支持向量机的入门程序，和用于肌电信号模式识别的入门程序。

《模式识别支持向量机指南》(ATutorialonSupportVectorMachinesforPatternRecognition),是CHRISTOPHERJ.C.BURGES发表的论文，介绍了

向量机的概念由浅到深的讲解，介绍了核函数，软间隔最大化、以及序列最小优化算法

研究了采用基于结构风险最小化原理的支持向量机对模式的分类方法,构造的分类模型结构简单,易于实现,且泛化能力明显提高.

为很好地识别神经和肌肉的功能状态,针对表面肌电信号的非平稳特性,提出了采用小波包变换的方法对原始肌电信号进行分解,并提取其频段系数的最大奇异值构建特征矢量.利用"一对一"的分类策略和二又树构建多类支持

教授用的模式识别课件，支持向量机ppt版

由于支持向量机(SVM)在处理小样本、高维数及泛化性能强等方面的优势,提出了一种基于投影寻踪（PP）和支持向量机的模式分类方法。利用PP方法把高维数据转换到低维子空间，同时用加速遗传算法获得最佳投影方

HMM，由一个向量和两个矩阵所描述，在描述现实系统的时候有着巨大的价值，因为即使常常仅是一个近似，但是他们是经得起分析的。LatentSemanticAnalysis(LSA)从字面上的意思理解就是通

本书所描述的核方法为所有这些学科提供了一个有力的和统一的框架，推动了可以用于各种普遍形式的数据(如字符串、向量、文本等)的各种算法的发展，并可以用于寻找各种普遍的关系类型(如排序、分类、回归和聚类等)

模式识别核方法与支持向量机

支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。建立方向合适的分隔超平面使两个与之平行的超平面间的距离最大化。其假定为

神经网络支持向量机程序,用于模式识别,股指预测

模式识别经常用到的算法,SVM,支持向量机,值得一读的代码。