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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
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
在远同源检测的蛋白质结构预测方法中，基于支持向量机的方法取得了优于其他方法的高准确性，但这类方法只能完成对目标蛋白质作出是否属于特定蛋白质结构的判别，而实际应用中常需要直接给出具体的结构预测结果。提出
采用matlab自带的支持向量机分类函数实现支持向量机的多分类
可以用于模式分类和回归的支持向量机程序实现
SupportVectorMachines:使用支持向量机和支持向量分类器预测人群
为了提高光滑支持向量机的分类速度和精度,构造一种模糊聚类光滑支持向量机(FCSSVM).运用模糊聚类将训练数据分解为若干子簇,通过引入 熵函数近似松弛向量的加函数,并利用最优解处权重向量的表达式导出精
该代码可用于进行最小二乘支持向量机的训练数据，分类，有demo数据，可直接运行
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