SVM Classifier 热门资料

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压缩工程

SVM 软件包,可以解决分类问题(包括C- SVC、n - SVC )、回归问题(包括e - SVR、n - SVR )以及分布估计(one-class-SVM )等问题

压缩工程

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.

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提出了一个新的超声缺陷自动识别系统。该系统采用小波包分解提取超声信号的特征,采用混沌遗传算法来消除冗余和不相关的特征,并采用支持向量机(SVM) 来对缺陷进行识别。