LibSVM是台湾 林智仁(Chih-Jen Lin's) 教授2001年开发的一套支持向量机的库,这套库运算速度还是挺快的,可以很方便的对数据做分类或回归。 由于libSVM程序小,运用灵活,输入参数少,并且是开源的,易于扩展,因此成为目前国内应用最多的SVM的库。 这套库可以从林智仁的home page上免费获得,目前已经发展到3.1版。下载.zip格式的版本,解压后可以看到,主要有5个文件夹和一些c++源码文件。
2021-11-25 18:53:51 572KB SVM LIbsvm
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针对信息融合分类中DS理论基本概率赋值函数(BPA)一直难以解决的问题,提出了一种基于SVM和DS理论的决策融合方法。利用Platt概率模型将不同核函数SVM分类器的硬输出转化为概率输出,并将混淆矩阵作为计算各分类器局部可信度的依据。根据SVM的后验概率和分类器的局部可信度来建立基本概率赋值函数,再通过DS融合做出最终决策。将该方法应用于高铁故障数据,实验结果表明,该构造BPA的方法在实际问题中有效且合理,该决策融合方法与单一分类器相比,能稳定地提高分类准确率。
2021-11-25 17:56:18 514KB 支持向量基
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可用于最小二乘支持向量回归相关问题,非线性拟合及预测
2021-11-25 16:15:55 16KB 回归 非线性拟合 支持向量回归 lssvr
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2021-11-25 15:48:32 69.21MB Python
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采用最小二乘法支持向量机对数据进行分类,预测。 该程序已经过验证,可以使用。
2021-11-25 15:10:53 128KB LS SVM
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针对电力系统运行中对于电力变压器进行高效、准确的故障诊断需要,文中提出了一种基于卷积神经网络的电力变压器故障诊断方法。利用电力变压器油中溶解气体分析法得到特征气体并重新对其进行二进制编码,对编码后的数据进行预处理从而得到特征向量。以特征向量为基础,构建相应的卷积神经网络模型,实现对电力变压的故障诊断。实验结果表明,相较于其他传统机器学习算法,文中所提出的卷积神经网络模型在电力变压器故障诊断时的诊断准确性与诊断效率均有显著优势,能够有效保障电力系统运行的可靠性。
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首先它询问节点的数量,然后它生成一个节点分布在空间中并且节点之间有时间延迟的图形。 然后它根据维基百科链接中给出的理论解释使用距离矢量路由算法计算最短路径: “ http://en.wikipedia.org/wiki/Distance-vector_routing_protocol ”。
2021-11-25 10:35:52 2KB matlab
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【手写数字识别】基于支持向量机SVM实现手写数字识别matlab源码含GUI.md
2021-11-25 10:35:24 14KB 算法 源码
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SVM手写数字识别,使用scikit-learn库的数据库
2021-11-24 22:07:56 2KB 手写数字识别 SVM python机器学习
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使用C++builder编写简单模拟路由器从邻居那里接收的链路状态分组作为该程序的输入,使用距离向量算法更新路由表
2021-11-24 20:56:46 93KB 距离向量算法 更新 路由表
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