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支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-marginhyperp...

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·摘　要:针对人脸识别的鲁棒性问题，鉴于HMM具有良好的时间序列建模能力和SVM在有限样本的分类方面具有优良性能，采用一种基于HMM—SVM融合模型的鲁棒人脸识别算法。首先将归一化人脸图像用采样窗从上到下进行采样，采用DCT和SVD提取各个...

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由于模拟电路的多样性、非线性和离散性等特点，模拟电路的故障诊断呈现复杂、难以辨识等问题。针对已有方法的数据不平衡，提出了一种支持向量机集成的故障诊断方法。使用小波变换方法提取特征向量，在多类别支持向量机的基础上，设计了模拟电路的最小二乘支持...

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Svm技术资料简介

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-marginhyperplane）[1-3]。