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资源分类
搜索资源列表
twsvm_lin_train.m
双胞胎支持向量机训练函数twsvm_lin_train.m
所属分类:
Web开发
发布日期:2015-01-04
文件大小:1024
提供者:
qq_22299125
llap twsvm
双支持向量机训练函数llap twsvm
所属分类:
Web开发
发布日期:2015-01-04
文件大小:423
提供者:
qq_22299125
孪生支持向量机
实现孪生支持向量机的程序,里面有示例有注释,通俗易懂
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-01-10
文件大小:16384
提供者:
qq_34448037
SPTWSVM-master.zip
淘到的对TWSVM的优化算法可运行(
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-05-11
文件大小:15360
提供者:
qq_42179087
基于TWSVM的煤矿井下钻机轴承故障诊断
在轴承的监测数据中,故障数据所占比例很小。在这种不平衡样本集中,如何准确地诊断轴承故障成为了一大难题。为此,提出运用孪生支持向量机(TWSVM)解决该难题。TWSVM可以构造2个不平行的超平面,每个超平面都要尽可能靠近与其对应的一类而远离另一类。TWSVM的超平面只关注其对应类别的样本分布,而不受整个数据集中各类样本数量比例、其他样本分布的影响。运用轴承故障试验对TWSVM进行检验,结果表明:与支持向量机(SVM)相比,TWSVM拥有更高的识别精度和更快的计算速度,能较好地诊断轴承故障。
所属分类:
其它
发布日期:2020-04-25
文件大小:275456
提供者:
weixin_38611230
基于EMD近似熵和TWSVM的齿轮箱故障诊断
针对齿轮箱振动信号的非平稳和非线性特征,给出了一种基于经验模态分解(EMD)近似熵和双子支持向量机(TWSVM)的齿轮箱故障诊断方法。对不同类型的齿轮信号进行EMD分解,得到若干个具有不同时间尺度的本征模函数(IMF)分量,再对IMF分量使用近似熵求解,得到一组特征向量,最后将其输入到TWSVM分类器中进行故障诊断。仿真实验表明,该方法能有效地提取故障特征,不同的故障类型表现出不同的故障信息;与传统SVM相比,TWSVM的计算时间更短,分类效果更好。
所属分类:
其它
发布日期:2020-07-04
文件大小:530432
提供者:
weixin_38638312
TWSVM数据,结合文章中代码使用
TWSVM数据,结合文章中代码使用
所属分类:
机器学习
发布日期:2021-01-05
文件大小:2048
提供者:
LIUGXIN
模糊和区间值模糊非并行支持向量机
利用模糊集理论(FS),区间值模糊集理论(IVFS)和非并行支持向量机理论(NPSVM),模糊非并行支持向量机(F-NPSVM)和区间值模糊非并行支持向量机。 (IVF-NPSVM)已构建。 F-NPSVM和IVF-NPSVM都在模型中考虑了训练点的隶属度,区别在于确定训练点的方法。 在人工数据集和基准数据集上的实验表明,使用F-NPSVM和IVF-NPSVM进行的大多数分类结果比NPSVM,支持向量机(SVM)更为准确。 ,区间值模糊支持向量机(IVF-SVM),广义特征值近端支持向量机(GE
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-15
文件大小:398336
提供者:
weixin_38590541
通过最小的L1规范测距标准对TWSVM进行有效而强大的分类
孪生支持向量机(TWSVM)是用于分类问题的经典距离度量学习方法。 TWSVM标准是根据平方的L2-范数距离制定的,因此容易受到异常值的影响。 在本文中,为了开发鲁棒的距离度量学习方法,我们为使用鲁棒的L1范数距离度量的TWSVM分类器提出了一个新的目标函数L1-TWSVM。 优化策略是通过使用健壮的L1范数距离而不是传统的L2范数距离来最大化类间距离色散与类内距离色散的比率。 最终的目标函数在优化方面更具挑战性,因为它涉及一个不平滑的L1范数项。 作为本文的重要贡献,我们设计了一种简单但有效的
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-09
文件大小:945152
提供者:
weixin_38600460
一种新的孪生大间隔分布机算法
为了提高孪生支持向量机的泛化能力, 提出一种新的孪生大间隔分布机算法, 以增加间隔分布对于训练模型的影响. 理论研究表明, 间隔分布对于模型的泛化性能有着非常重要的影响. 该算法在标准孪生支持向量机优化目标函数上增加了间隔分布的影响, 间隔分布通过一阶和二阶数据统计特征来体现. 在标准数据集上的实验结果表明, 所提出的算法比SVM、TWSVM、TBSVM算法的分类精确度更高.
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-13
文件大小:137216
提供者:
weixin_38503483
定点孪生支持向量机
孪生支持向量机(TWSVM)以及最近提出的各种变体模型均是在高维空间内独立求解两个带有约束条件的对偶二次规划问题(QPP).然而,由于每个对偶的QPP所需求解的对偶变量的数量由他类样本的数量决定,当需要处理大规模数据集时,这种直接求解标准QPP的方法将会导致非常高的计算复杂度.为此,提出一种改进的孪生支持向量机模型,称为定点孪生支持向量机(FP-TWSVM).所提模型将传统的TWSVM及其变体模型中处在高维空间内的对偶QPP转化成一系列有限个一维空间内的单峰函数优化问题.可以采用高效的线性搜索方
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-12
文件大小:815104
提供者:
weixin_38695452