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支持向量机在语种识别技术中获得了广泛的研究和应用，并且达到和传统混合高斯模型相当的性能。高斯超向量-支持向量机系统将高斯混合模型与支持向量机有效地结合起来，采用高斯超向量核函数，以支持向量机作为后端分
总体功能：实现实验图像中圆形区域的提取并求取该区域的离散不变矩，VC2005实现的定点计算不变矩，可改写后应用于嵌入式平台。
基于支持向量机的MIDI主旋律提取研究，崔建英，刘刚，哼唱检索是当前音乐信息检索研究和应用领域的一个热点，通常采用旋律信息作为音乐特征进行检索，MIDI文件是构建音乐特征数据库的��
基于支持向量机的未知物体分类方法研究，魏朝鹏，何儒勇，针对MNIST手写体数字集，本文利用线性判别分析方法提取出各手写体数字图像的特征向量，并根据该特征向量设计出应用于鬼成像系统的�
应用简易支持向量机（SSVM）进行客户流失预测，以提高机器学习方法的预测能力。以国外电信公司客户流失预测为实例，与最近邻算法（NPA）进行了对比，发现该方法在获得与NPA近似准确率的条件下，所花费的时
在星敏感器导航星表的建立过程中由于恒星的数量太多,往往要进行筛选,通常这种选择是一种基于枚举的大量反复的提取过程,复杂费时而结果往往并不是最优的。而基于统计学习理论(SLT)的支持向量机(SVM)方法
支持向量机（SVM）是在统计学习理论基础上发展而来的一种新的通用学习方法，较好地解决了有限样本的学习分类问题。用支持向量机的分类算法，选取不同的核函数，构造了支持向量机的不同分类器，并将其应用于冠心病
提出了利用Cascade组合方法生成基于贝叶斯、神经网络与决策树的组合分类器，并将之应用到肝脏图像的分类中。实验结果表明，与现有医学图像分类方法相比，该组合方法可以有效地提高医学图像分类的准确性和稳定
局部区域计算zernike矩，可以有效抵抗图像裁剪攻击，而且计算量减小，速度加快
为了提高控制图模式识别的精度,将控制图模式的原始特征与形状特征相融合得到分类特征,并采用支持向量机进行模式分类的控制图模式识别。融合所得特征既保持了控制图模式的原始特征所蕴涵的模式全局特性信息,又通过
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