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matlab例程 针对SVM法线特征筛选算法仅考虑法线对特征筛选的贡献,而忽略了特征分布对特征筛选的贡献的不足,在对SVM法线算法进行分析的基础上,基于特征在正、负例中出现概率的不同提出了加权SVM法线算法,该算法考虑

针对SVM法线特征筛选算法仅考虑法线对特征筛选的贡献,而忽略了特征分布对特征筛选的贡献的不足,在对SVM法线算法进行分析的基础上,基于特征在正、负例中出现概率的不同提出了加权SVM法线算法,该算法考虑到了法线和特征的分布.通过试验可以看出,在使用较小的特征空间时,与SVM法线算法和信息增益算法相比,加权SVM法线算法具有 ...
https://www.eeworm.com/dl/665/273049.html
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matlab例程 VC维理论和结构风险最小化准则是统计学习理论中的重要内容,基于这一理论的支持向量机算法由于具有好的泛化性能受到重视,并被研究用于文本分类问题.基于多项式核的研究工作认为SVM的泛化能力不受多项式阶数的

VC维理论和结构风险最小化准则是统计学习理论中的重要内容,基于这一理论的支持向量机算法由于具有好的泛化性能受到重视,并被研究用于文本分类问题.基于多项式核的研究工作认为SVM的泛化能力不受多项式阶数的影响,并且能够处理很高维的分类问题,用于文本分类无需进行特征选择.研究发现,随着多项式核阶数的升高,SVM文本分类器 ...
https://www.eeworm.com/dl/665/273052.html
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Java编程 sla性能采集

sla性能采集,对性能数据进行告警分析,当性能数据达到告警门限时,进行告警
https://www.eeworm.com/dl/633/277260.html
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单片机开发 分析了对目标检测过程中的几种传感器管理技术

分析了对目标检测过程中的几种传感器管理技术,对使用近似或非近似直接优化检测误差的方法与分辨力法的性能做了比较
https://www.eeworm.com/dl/648/289878.html
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单片机开发 性能优化的跟踪门算法 一个基于数据关联性能评价的优化跟踪门算法

性能优化的跟踪门算法 一个基于数据关联性能评价的优化跟踪门算法,并通过它来减少跟踪门内来自非本目标的回 波,最终达到提高多目标多传感器跟踪系统性能的目的)与最优跟踪门相比,经理论分析和仿真数据表明,本算法有效 改善了系统的性能,尤其在强干扰、高虚警的情况下更为明显) ...
https://www.eeworm.com/dl/648/290924.html
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其他书籍 本文介绍了数学形态方法、顺序形态变换的概念,并将顺序形态变换引入到电力信号处理中 来。通过对形态组合方式、结构算子和百分位的分析,以及结合阈值方法,设计了快速高效的电力 信号处理方法。文中还分析了

本文介绍了数学形态方法、顺序形态变换的概念,并将顺序形态变换引入到电力信号处理中 来。通过对形态组合方式、结构算子和百分位的分析,以及结合阈值方法,设计了快速高效的电力 信号处理方法。文中还分析了算法的性能和有效性,最后通过仿真和实验验证了所提出的方法的 性能。 ...
https://www.eeworm.com/dl/542/294706.html
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VHDL/FPGA/Verilog 。介绍了内插器和抽取器这2种CIC滤波器各自的结构与性能

。介绍了内插器和抽取器这2种CIC滤波器各自的结构与性能,从数学上分析了其性能及其与FIR 滤波器的关系,从频域上展示了其本质。并讨论其内部寄存器的最小位宽与溢出保护,最后介绍了抽取器与内插器分 别在FPGA上的一般实现方法,并指出了一些提高实现性能的措施与建议 ...
https://www.eeworm.com/dl/663/298036.html
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其他书籍 基于改进的独立分量分析的人脸识别方法

基于改进的独立分量分析的人脸识别方法,,本文将遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)应用到独立分量的选择与优化中,从而在 保证较高识别性能的前提下,获得最优的人脸特征子集
https://www.eeworm.com/dl/542/299308.html
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matlab例程 介绍和分析最大互相关匹配算法

介绍和分析最大互相关匹配算法,并对其的性能进行分析
https://www.eeworm.com/dl/665/306243.html
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其他 此需求规格说明书对P2P协同研究环境做了全面细致的用户需求分析

此需求规格说明书对P2P协同研究环境做了全面细致的用户需求分析,明确所要开发的软件应具有的功能、性能与界面,使系统分析人员及软件开发人员能清楚地了解用户的需求,并在此基础上进一步提出概要设计说明书和完成后续设计与开发工作。本说明书的预期读者为客户、业务或需求分析人员、测试人员、用户文档编写者、项目管理 ...
https://www.eeworm.com/dl/534/311123.html
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