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提取纹理特征然后用svm进行分类,希望对大家有帮助
支持向量机讲义-SVM.rar 一起学习，欢迎交流哦
车牌识别，利用了PCA提取主特征，然后利用SVM分类器进行分类，这是学习PCA和SVM的一个非常好的资料。这是C++的代码
HOGI+SVM支持向量机+PSO粒子群优化+红外行人检测参考了一些论文，可以采用PSO优化方法对SVM和HOG进行参数寻优，那么最后的检测效果也相应可以提高！
优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和
为解决采用单一特征量预测轴承剩余寿命误差较大、有限数据样本条件下轴承剩余寿命难以估算的问题，提出了一种基于主元特征融合和支持向量机（SVM）的轴承剩余寿命预测方法。该方法采集振动加速度信号构建数据样本
基于GP-LVM和LS-SVM航班延误等级预测研究.pdf
为解决当前大掺量粉煤灰混凝土(HVFAC)强度与配合比各因素之间的非线性问题,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的大掺量粉煤灰混凝土强度预测方法,通过该方法建立了以粉煤灰掺量、水胶比、用水
为预测回采工作面瓦斯涌出量,采用主成分分析(PCA)与遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)相耦合的方法,在样本数据的筛选上汲取主成分分析数据降维的优点,使选择的数据样本简洁且更具代表性;充分利用支
本文将Fourier(傅立叶)算法与SVM(支持向量机)共同引入电网短期负荷预测。对于波动性较大的负荷,Fourier算法用于滤除高次谐波分量。SVM用于对滤除了高次分量的数据进行统计学习,它首先筛选
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