一维支持向量机SVM代码(MATLAB),包括支持向量机分类和支持向量机回归SVC&SVR;。另外还包括与BP神经网络的比较结果。
基于支持向量机的SAR图像目标识别,毕业设计的论文模板,做关于这方面的毕业设计,赶紧下载参考参考吧
针对目前医疗输液袋印刷过程中存在的漏印、错印等影响医疗品质的问题,提出了一种基于支持向量机的输液袋智能检测与缺陷分类方法。通过对生产过程中常见的医疗输液袋缺陷特征的分析,选取品名偏移、品名旋转和品名污
目标分类器是水下目标自动识别系统的重要组成部分,目前水下目标分类的方法主要有统计分类、神经网络和专家系统等三大类的分类方法。支持向量机(SVM,Support Vector Machine)是根据统计
基于辅助分类策略的概率支持向量机,王剑锋,杨胜,提出一个新的基于概率估计的支持向量机模型。通过定义相应样本数据点的概率估计值,以及相应的数据样本点到超平面的距离,来形成
基于多类支持向量机的多准则库存分类研究,肖智,王明恺,本文将多类支持向量机方法引入到多准则库存分类中,提出了一种可以较为准确地预测库存产品类别的方法。这种方法的优点是模型中的
构造了基于马氏距离和Cupula函数的距离映射和条件概率映射,将高维空间中的样本转化为二维空间中的新样本,并对新样本进行简易处理,构建了可分支持向量分类机,其特点是简单,易于实现。实验表明取得了较好的
针对越语新闻文本自动分类问题,本文提出一种基于支持向量机的越语新闻文本分类方法。采用支持向量机学习算法,充分考虑文本中命名实体对越语新闻文本分类的特殊作用,分别在句法和语义层面选取词、词性和命名实体作
: 研究了基于支持向量机的空间 目标分类中核参数和误差惩罚 因子的选择问题。将蚁群算 法与支持向量机相结合 , 提出了一种 自动优选支持向量机模型参数的方法, 克服 了以往反复试验以 确定其参数的缺点
关于支持向量机多类分类问题的模型和算法的研究是当今研究的热点之一.无论是最近提出 的“一对一对余”结构的算法,还是通常用的。一对一”结构的算法,对于K类分类问题,都需 要解决K(Kq)/2个二次规划问
