核函数是利用支持向量机解决不可分问题时引入的一种非线性变换的手段。基本思想是通过非线性变换，使样本变换之后的特征空间中变得线性可分。然后利用线性可分时构造最优超平面的方法，在特征空间中实现最优超平面的求解。
标签： 变换 非线性 核函数 支持向量机
上传时间： 2014-07-21
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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本之间的关系，通过模糊连接度将支持向量与含噪声样本进行区分。文中将基于先验知识的支持向量机应用于医学图像分割，以加拿大麦吉尔大学的brainWeb模拟脑部数据库提供的不同噪声的图像进行实验，实验结果表明采用基于先验知识的支持向量机比传统支持向量机具有更好的抗噪性能及分类能力。
标签： 支持向量机 图像分割 中的应用
上传时间： 2013-10-12
上传用户：cmc_68289287
将支持向量机应用到典型的时变、非线性工业过程—— 连续搅拌反应釜的辨识中, 并与BP 神经网络建模相比较, 仿真结果表明了支持向量机的有效性与优越性. 支持向量机以其出色的学习能力为工业过程的辨识提出了一种新的途径.
标签： SVM 支持向量机 工业过程 辨识
上传时间： 2013-10-17
上传用户：zhangdebiao
关于统计学习理论与支持向量机
标签： 支持向量机
上传时间： 2015-01-12
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交互支持向量机学习算法及其应用
标签： 支持向量机 学习算法
上传时间： 2014-01-19
上传用户：qoovoop
支持向量机的MATLAB工具箱
标签： MATLAB 支持向量机 工具箱
上传时间： 2015-02-01
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支持向量机的SMO算法
标签： SMO 支持向量机 算法
上传时间： 2013-12-25
上传用户：xaijhqx
支持向量机Windows Svm
标签： Windows Svm 支持向量机
上传时间： 2015-03-08
上传用户：yangbo69
支持向量机程序(2)Text Windows Svm
标签： Windows Text Svm 支持向量机
上传用户：manking0408
支持向量机(3)svm_light
标签： svm_light 支持向量机
上传时间： 2013-12-27
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