探索rbf-SVM技术的深度应用,掌握非线性分类与回归的强大工具。作为支持向量机的一种核心变体,径向基函数SVM在图像识别、生物信息学及金融预测等领域展现出卓越性能。我们的平台提供734个精选rbf-SVM资源,涵盖理论教程、实战案例与开发工具,助力您从入门到精通。所有资料免费下载,支持您的科研与工程项目需求。加入我们,开启高效学习之旅!
因其核函数的良好性态,RBF核SVM(RBF-SVM)在实际应用中表现出良好的学习性能,但是RBF核函数中的参数对SVM的性能起决定性作用.阐述了RBF-SVM的性能随着变化而变化的规律,并将RBF-SVM引入自动羽绒识别系统中.根据自动羽绒识别系统的实际需求和RBF-SVM的性能变化规律,论述了本...
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👤 zhengzg
将遗传算法(GA)与传统SVM算法结合,构造出一种参数最优的进化SVM(GA2SVM),SVM 模型采用径向基函数(RBF)作为核函数,利用格雷码编码方式对SVM算法的模型参数进行遗传编码和优化搜索,将搜索到的优化结果作为SVM 的最终模型参数。...
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👤 cccole0605
SVM用于模式识别
整理别人的代码(原来的是英文)所得:
kernel.m用于内积矩阵的计算
svcplot.m用于绘图
svm168.m是主程序
testlin.m是采用线形内积函数的支持向量机应用的 文件
testrbf.m是采用RBF内积函数的支持向量机应用 的 文件
每个文件中...
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👤 风之骄子
SVM的例子程序,使用RBF,garma值为0.5。专业人士可以参考。有搞SVM参数优化的人我们可以一起讨论...
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👤 xmsmh
开关磁阻电机(SwitchedReluctanceMotor,SRM)具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点,在很多领域都显示出强大的竞争力,但是位置传感器的存在不仅削弱了SRM结构简单的优势,而且降低了系统高速运行的可靠性,增加了成本,探索实用的无位置传感器检测转子位置的方案成为开关磁阻电...
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👤 skfreeman