电子、电气产品的设计，必须保证在一定的电磁环境中能正常工作，既满足标准规定的抗干扰极限值要求，在受到一定的电磁干扰时，无性能降级或故障；又要满足标准规定的电磁辐射极限值的要求，对电磁环境不构成污染。所以，产品设计之初，就要从分析产品预期的电磁环境、干扰源、耦合途径和敏感部件入手，采用相应的技术措施，抑制干扰源、切断或削弱耦合途径，增强敏感部件的抗干扰能力等。文中详细介绍了一款485通讯隔离产品从辐射超标到顺利通过FCC CLASS B认证，在原理设计、PCB制板等多方面所做的各项改进措施。文中所提到的方法及规则，对产品EMC设计具有很大的参考及指导意义。
上传时间： 2013-10-24
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最新的支持向量机工具箱，有了它会很方便 1. Find time to write a proper list of things to do! 2. Documentation. 3. Support Vector Regression. 4. Automated model selection. REFERENCES ========== [1] V.N. Vapnik, "The Nature of Statistical Learning Theory", Springer-Verlag, New York, ISBN 0-387-94559-8, 1995. [2] J. C. Platt, "Fast training of support vector machines using sequential minimal optimization", in Advances in Kernel Methods - Support Vector Learning, (Eds) B. Scholkopf, C. Burges, and A. J. Smola, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, chapter 12, pp 185-208, 1999. [3] T. Joachims, "Estimating the Generalization Performance of a SVM Efficiently", LS-8 Report 25, Universitat Dortmund, Fachbereich Informatik, 1999.
上传时间： 2013-12-16
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Description: FASBIR(Filtered Attribute Subspace based Bagging with Injected Randomness) is a variant of Bagging algorithm, whose purpose is to improve accuracy of local learners, such as kNN, through multi-model perturbing ensemble. Reference: Z.-H. Zhou and Y. Yu. Ensembling local learners through multimodal perturbation. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part B: Cybernetics, 2005, vol.35, no.4, pp.725-735.
标签： Description Randomness Attribute Filtered
上传时间： 2015-04-10
上传用户：ynzfm
Libsvm is a simple, easy-to-use, and efficient software for SVM classification and regression. It can solve C-SVM classification, nu-SVM classification, one-class-SVM, epsilon-SVM regression, and nu-SVM regression. It also provides an automatic model selection tool for C-SVM classification. This document explains the use of libsvm.
标签： classification easy-to-use regression and
上传时间： 2013-12-22
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/*目的：使一個複數可顯數出來，可做+-/*，還要可以做>>跟<<的功能 題目：定義一個複數的class叫Complex，a(實部)與b(虛部)為double的型態，i表示根號-1， 1.必須包含一個建構子有兩個參數(double型態)，能被用來設定物件中的變數為任意值 2.包含一個建構子只有一個參數(double型態)，呼叫參數的實部且定義為"實部+0i" 3.包含一個預建構子可把物件初始化為0+0i 4.overload以下的operator以致於可以正確的執行:+ - * / << >> */
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上传时间： 2013-12-27
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libsvm is a simple, easy-to-use, and efficient software for SVM classification and regression. It solves C-SVM classification, nu-SVM classification, one-class-SVM, epsilon-SVM regression, and nu-SVM regression. It also provides an automatic model selection tool for C-SVM classification. This document explains the use of libsvm.
标签： classification easy-to-use regression and
上传时间： 2013-12-18
上传用户：253189838
LIBSVM源码。LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、 易于使用、快速有效的通用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，提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。
上传时间： 2014-10-27
上传用户：独孤求源
LIBSVM 是台湾大学林智仁 (Chih-Jen Lin) 博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用 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，提供了线性、多项式、径向基和 S 形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。
上传时间： 2017-03-01
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Libsvm is a simple, easy-to-use, and efficient software for SVM classification and regression. It solves C-SVM classification, nu-SVM classification, one-class-SVM, epsilon-SVM regression, and nu-SVM regression. It also provides an automatic model selection tool for C-SVM classification. This document explains the use of libsvm.
标签： classification easy-to-use regression and
上传时间： 2017-06-24
上传用户：253189838
LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用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，提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。 2.89版本是09年刚更新的一个版本。
上传时间： 2014-01-18
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