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SVM图像分类实验报告.docx
西电数据挖掘作业_SVM图像分类实验报告
2024-07-01 17:14:13
219KB
西电数据挖掘作业_SVM图像分类
1
基于支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)的分类特征选择算法,matlab代码,输出为选择的特征序号 多特征输入单输出的二
基于支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)的分类特征选择算法,matlab代码,输出为选择的特征序号。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2024-06-14 18:29:26
118KB
matlab
支持向量机
1
支持向量机导论SVM
支持向量机 SVM 本人已经阅读完,很不错!
2024-06-13 17:43:32
6.64MB
支持向量机
1
PWM整流SVM-TDC感应电机四象限运行仿真
针对鼠笼式异步电机四象限运行控制问题,建立了网侧变流器和机侧变流器的数学模型,给出了网侧变流器和机侧变流器的控制方法,并分别求取了网侧和机侧控制器,网侧采用电压外环电流内环双闭环控制,机侧采用SVPWM调制的直接转矩控制。系统实现了直流母线电压稳定,网侧功率因数为1,能量双向流动,电机四象限运行及电机转速跟踪快速且准确等控制目标。
2024-06-01 02:28:10
921KB
背靠背变流器
SVM-DTC
1
基于粒子群优化支持向量机数据回归Matlab程序PSO-SVM 多特征输入单输出
1.运行主函数 2.适合新手 3.一键出图 基于粒子群优化支持向量机数据回归Matlab程序PSO-SVM 多特征输入单输出 基于粒子群优化支持向量机数据回归Matlab程序PSO-SVM 多特征输入单输出 基于粒子群优化支持向量机数据回归Matlab程序PSO-SVM 多特征输入单输出
2024-05-30 16:04:10
61KB
matlab
支持向量机
粒子群优化
1
支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf
svm支持向量机python代码 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf
2024-05-29 17:17:50
189KB
支持向量机
python
1
基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析,Python对电商评论数据进行情感分析,含数据集可直接运行
基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析,Python对电商评论数据进行情感分析,含数据集可直接运行
2024-05-27 13:23:03
30.15MB
基于LS-SVM的电机车蓄电池实时监控测量的研究
现有的煤矿电机车蓄电池不能实时在线监测剩余电量,造成电机车在运行过程中出现容量不足,造成上坡困难或运行中断情况。在利用开路电压法检测蓄电池容量原理的基础上,通过LS-SVM对蓄电池放电数据进行多次检测计算,从而得到电机车蓄电池两端电压与容量的关系模型,测出蓄电池两端电压在利用关系模型即可实现电池容量的预测。通过实验表明,该方法能实时监控测量电机车蓄电池的剩余容量。
2024-05-21 15:02:46
593KB
LS-SVM
1
基于SVM+sift+K-means图像分类
资源包含4个文件,其中.m和.npy为模型文件,其余两个是jupyter格式的python文件,如果没有jupyter可以用记事本或是vs code打开,再粘到py文件中运行 代码详解可见博客:https://blog.csdn.net/weixin_42486554/article/details/103732613
2024-04-23 11:16:00
375KB
支持向量机
kmeans
图像分类
1
MATLAB 语音情感识别,包含四种识别系统,分别使用KNN,SVM,神经网络,特征降维实现,每一套均可正常运行
本资源包含了四套独立的代码实现,旨在通过不同的机器学习和深度学习技术实现语音情感识别。这些方法包括KNN(K-最近邻算法)、SVM(支持向量机)、神经网络和特征降维技术。每套实现都能够独立运行,为研究人员和开发者提供了广泛的选择以适应各种不同的应用场景。 KNN实现:利用K-最近邻算法,通过分析和比较语音样本的特征,来识别情感状态。 SVM实现:通过支持向量机模型,对语音样本的特征进行分类,以准确判断情感。 神经网络实现:采用深度学习方法,构建神经网络模型以学习和预测语音中的情感特征。 特征降维实现:使用算法降低数据维度,以提高模型的运行效率和准确率。 所有代码均使用MATLAB编写,易于理解和应用。本资源适合用于学术研究、项目开发和算法学习,特别适合对机器学习和语音处理感兴趣的研究人员和学生。 注意,其中包含了 提取特征向量以及对语音信号进行基本处理的一些函数 均包含在了KNN这套代码的wavs文件夹下,如果运行其他三套代码报错,请将这个文件夹添加到路径。这套代码是我在课程设计过程中自己使用到的代码,对于初学者很有帮助! 如果对你有帮助,还请点赞或者评论,谢谢!!
2024-04-18 14:57:05
18.55MB
matlab
支持向量机
神经网络
1
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