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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-marginhyperplane）[1-3]。

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·摘　要:为了提高人脸识别算法性能,提出了一种多尺度梯度角（MSGA）和支持向量机（SVM）相结合的新的正面人脸识别方法.分析了梯度角对光照的不敏感特性和反对称双正交小波（ASBW）的导数特性.获取多尺度梯度角特征,并利用其所具有的降噪能力和有效降低表情变化、光照变化等因素引起的影响,使算法具备较强...

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MSGA ASBW

·摘　要:为了降低模拟电路参数故障的测试难度，提出了基于自适应小波分解和SVM的模拟电路故障诊断的新方法，该方法对电路故障响应进行小波分解提取最优故障特征，母小波的选择是根据被测电路的正常响应和故障响应小波系数之差的最大均方根原则，并引入支持向量机对故障进行分类识别。小波分解具有自适应性，支持向量机...

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小波分解

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