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  1. 人脸识别分类中常用方法——支持向量机算法综述

  2. 首先介绍了支持向量杌的理论基础,随后引入支持向量机的概念、几何解释和基本公式,讨论比较了近 几年出现的主要的几种支持向量机的训练算法,在上述算法的基础之上重点研究了当前比较先进的算法——改进的 SMO算法,最后概述了支持向量机的研究现状和发展前景。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-08-31
    • 文件大小:145408
    • 提供者:pingkai214
  1. 北斗_微惯导组合导航方法研究

  2. 第 i 页 摘 要 随着我国北斗卫星导航系统建设的稳步推进和惯性导航技术的飞速发展,以及 我军制导弹药发展的迫切需求,北斗/微惯导组合导航方法及相关应用技术已成为 研究热点。本文利用软件接收机概念,构建北斗/微惯导组合导航系统,研究了基 于软件接收机的紧组合与深组合导航框架,对于两类框架中的主要关键技术进行 了优化设计,并对主要理论问题和方法进行了研究。论文的主要工作与创新点如 下: 1. 考虑 SINS 运动相关性条件下,从理论上进行软件接收机信号捕获与 SINS 的适配性分析。通过对软件接
  3. 所属分类:交通

    • 发布日期:2017-12-21
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:happyatan
  1. 近红外光谱特征波长选择方法IVSO(Iteratively Variable Subset Optimization)

  2. 基于自标度数据的偏最小二乘(PLS)回归系数是一个重要变量的理论,云永欢等提出了一种新的变量选择策略&迭代变量子集优化(IVSO)。在这项工作中,每个子模型中产生的回归系数都被规范化以消除影响。在每一轮迭代中,将从子模型中得到的各变量的回归系数相加,以评估其重要性水平。采用加权二元矩阵抽样(WBMS)和序贯加法两步法,以竞争的方式逐步、温和地消除非信息变量,降低重要变量丢失的风险。此外,还考虑到,通过交叉验证产生的潜在变量的最佳数量将对回归系数产生很大的差异,有时这种差异甚至可以变化几个数量级。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-03-26
    • 文件大小:538624
    • 提供者:tang6457
  1. 支持向量学习中的同时多参数调整

  2. 该模型过程是支持向量学习的关键问题。现有模型选择方法采用交替的双层优化框架,内部层执行支持矢量学习,外层通过最小化泛化误差的估计进行模型选择。计算效率低。简化传统的双层优化框架,提出一个支持向量学习的多参数同时调节方法,在同一优化过程中实现模型选择和学习器训练。为一个参数向量,利用序贯无约束极小化技术(顺序无约束最小化技术,简称SUMT)分别改写支持矢量分类和回归的约束优化问题,得到多个参数同时调节模型的多元无约束形式定义;然后,证明多参数同时调节模型目标函数的局部Lipschitz连续性及水平
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:673792
    • 提供者:weixin_38698433
  1. 随机噪声框架下非伪频率响应的计算方法

  2. 推导了当系统输入输出实验数据精确已知时, 由未建模动态产生的频率响应集合解析表达式. 采用序贯蒙 特卡洛方法产生随机噪声序列, 由这些噪声序列计算出相应的非伪频率响应集. 提出一个找到包含所有频率响应且 有最小半径的圆的数值优化算法, 通过该算法, 得到一个以指定概率包含控制对象非伪频率响应的最小集合. 最后给 出了仿真实例, 验证了整个算法的有效性.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-15
    • 文件大小:206848
    • 提供者:weixin_38526225
  1. 基于Rollout算法的序贯多故障诊断策略

  2. 针对目前大部分序贯多故障诊断算法需要计算最小碰集、计算方法较为复杂的问题, 在对多故障相关矩阵模型进行转换的基础上, 利用Rollout 算法对基于信息熵的多故障诊断策略进行优化, 提出一种新的多故障诊断策略. 实例计算结果表明, 与现有算法相比, 所提出方法的期望测试费用更低, 且具有先测试后修复的特点, 在实际工程中更便于操作.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-14
    • 文件大小:199680
    • 提供者:weixin_38543749