📚 双支持向量机技术资料

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双支持向量机，作为一种先进的机器学习算法，在模式识别、数据分类与回归分析中展现出卓越性能。它通过优化两个非平行的超平面来实现更精准的数据分割，特别适用于解决高维空间中的复杂问题。广泛应用于信号处理、图像识别及故障诊断等领域，是电子工程师提升项目智能化水平不可或缺的技术工具。探索我们丰富的17730个相关资源，深入理解其理论基础与实践应用，为您的创新设计注入强大动力。

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具有结构风险最小化原则的支持向量机（SVM）对于小样本决策具有较好的学习推广性，并且故障样本的不足在一定程度上制约了基于知识的方法在故障诊断中的运用。针对这一问题，提出了利用支持向量机的方法对匝间转子绕组短路故障诊断方法。该方法利用小波分析对探测线圈测得感应电动势进行处理构造特征向量，然后输入到支持...

📅 👤 s363994250
支持向量机 发电机 匝间 转子

文中在研究现有先验知识与支持向量机融合的基础上，针对置信度函数凭经验给出的不足，提出了一种确定置信度函数方法，更好地进行分类。该方法是建立在模糊系统理论的基础上：将样本的紧密度信息作为先验知识应用于支持向量机的构造中，在确定样本的置信度时，不仅考虑了样本到所在类中心之间的距离，还考虑样本与类中其它样...

📅 👤 cmc_68289287
支持向量机 图像分割 中的应用

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