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支持向量分类-支持向量归纳SVC-SVR实例,适合于初学者
讨论两类蠓虫的分类问题。利用极大化“间隔”的思想,将分类问题转化为一个二次规划及其对偶规划问题,即支持向量机算法。通过求解此数学规划,得到一线性分类函数。基于该算法,通过给定的蠓虫的样本集,建立上述分
针对网络故障诊断中的模式识别问题, 提出一种基于多重提升(MultiBoost) 的优化支持向量机集成学习方法. 首先, 利用自适应的荷尔蒙调节遗传算法(HMGA), 对支持向量机基分类器进行建模参数
相比现有技术,基于微波技术的脑中风检测无电离辐射,是一种安全便捷低廉的检测方法。目前主要的脑中风微波检测方法是微波成像,但由于脑部结构复杂,成像精度和可靠性不高。近年来,基于机器学习的分类方法开始应用
将支持向量机SVM(SupportVectorMachine)引入到动态电能质量分类问题中。在Matlab中编程建立了谐波、电压暂升、电压跌落、瞬时中断、电压波动、瞬变6种常见动态电能质量扰动数学模型
基于支持向量机框架的运动想象脑电分类,廖祥,尹愚,一个脑-机接口(brain-computerinterface,BCI)系统需要有效的在线处理脑电信号以便进行实时的大脑活动状态分类。在本文中我们提出
基于小波矩的支持向量机分类研究,比较有参考价值的文献。
针对现有流量分类方法存在的准确率低、应用范围受限、计算复杂度高等问题,提出使用支持向量机方法来解决流量分类问题。使用公开的人工标注数据集作为训练集和测试集,通过有监督学习构建支持向量机流量分类器。此外
基于支持向量机的长波红外目标分类识别算法
摘要:直推式支持向量机(TSVM)是在利用有标签样本的同时,考虑无标签样本的训练集和大量无标签样本的测试集上,具有良好的效果。但是它有算法时间复杂度比较高,需要预先设置正负例比例等不足。通过对原有算法
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