simple GASVM for LS-SVM
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ls-svm技术资料
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Ls-SVM，即最小二乘支持向量机，是一种在模式识别、回归分析及分类任务中表现出色的机器学习方法。它通过将非线性问题转化为线性问题来简化计算过程，特别适用于解决小样本、高维度的数据处理难题。广泛应用于信号处理、故障诊断、图像识别等多个电子技术领域。掌握Ls-SVM不仅能够提升您在数据分析与智能系统开发方面的能力，还能为您的项目带来更高效、精准的解决方案。立即访问我们的资源库，探索超过622个...
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查看全部19个资源 »LS-SVM matlab Toolbox
最小二乘支持向量机matlab工具箱。可用于解决模式分类与函数估计问题等，采用最小二乘线性系统作为损失函数，速度快于传统的支持向量机...
LS-SVM v1.8
LS-SVM方法学习matlab，可以直接使用官方下载...
LS-svm用于回归分析DDDDDDDDDDDDDDDDDDDD
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基于小波与LS-SVM集成的模拟电路故障检测
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向量机预测模型，实现了对模拟电路的状态的故障预测。将该方法应...
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