SVM+algorithm

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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...

2013-12-27 195 SVM+algorithm

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.

2013-10-17 55 SVM+algorithm

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