支持向量分类,support vector classification
1)support vector classification支持向量分类
1.Using support vector classification for SAR of the ethofenprox analogous of pesticide;支持向量分类用于醚菊酯类似物构效关系的研究(英文)
2.An Improvement to the Theoretical Foundation of Support Vector Classification;支持向量分类方法理论基础的改进(英文)
3.Support Vector Classification for Sketch Generation of Eyes and Brows;面向眉目草图生成的支持向量分类模型
英文短句/例句

1.Support Vector Machines Classifier Based on Margin Vectors;基于边界向量样本的支持向量分类
2.Application of Convex Hulls in Support Vector Classification凸壳理论在支持向量分类机中的应用
3.Upper bound of convergence for smooth support vector classifier光滑支持向量分类机的收敛上界研究
4.Polynomial smooth semi-supervised support vector classifier多项式光滑的半监督支持向量分类
5.Study on Text Classification Based on Multi-class Support Vector Machines;基于多类支持向量机的文本分类研究
6.Improved Multiclass Classification Methods for Support Vector Machine一种改进的支持向量机多类分类方法
7.Internet Traffic Classification Using Support Vector Machine基于支持向量机的Internet流量分类研究
8.Application of SVM in EEG signal classification支持向量机在脑电信号分类中的应用
9.Based on the Support Vector Machine SAR Image Enhancement and Classification;基于支持向量机的SAR图像增强与分类
10.The Research on Text Categorization Algorithm Based on Support Vector Machine;基于支持向量机的文本分类算法研究
11.Study on Text Classification Based on SVM;基于支持向量机的文本分类问题研究
12.Study on Text Categorization Method Based on Support Vector Machine;基于支持向量机的文本分类方法研究
13.Support Vector Machine and Its Application on Texture Classification;支持向量机及其在纹理分类中的应用
14.Research on Classification Problems Based on Support Vector Machine;基于支持向量机的若干分类问题研究
15.The Research of Web Pages Classification Based on Support Vector Machine Technique基于支持向量机的网页分类技术研究
16.Study on Support Vector Machine Based Chestnut Species Classification基于支持向量机的栗属树种分类研究
17.Research on New Classifier Algorithms for Support Vector Machine支持向量机的新分类器算法研究(英文)
18.A Sparse Tikhonov Regularized Multi-Class Support Vector Machine稀疏Tikhonov正则化多分类支持向量机
相关短句/例句

support vector classifier支持向量分类器
1.To solve the problem of the low sampling efficiency in the contentbased information retrieval, a new classifier named 15-class support vector classifier (15 SVC) is proposed.针对基于内容的信息检索中负样本抽样效率低的问题,设计了1 5类支持向量分类器。
2.To improve the speed and the problem of high false positive in micro-calcification detection,a novel micro-calcification detection method based on support vector classifier model with rejection feature and Iterative Rank-order Filter Subspace is proposed.对于输入模式,首先利用基于最大软间隔超平面的支持向量分类器(SVC)进行分类判决;然后对真实的钙化点样本特征空间求取最小的包含球形边界,得到钙化点样本的球形支持向量域表示(SVDD)。
3)support vector classification支持向量分类机
1.Strong second order sufficient condition property of linear support vector classification is proposed.很弱的假设对于作为其特例的线性可分支持向量机问题一定成立,线性可分支持向量机问题解一定具有强二阶充分条件的性质;在这个假设条件下,线性支持向量分类机问题的解具有二阶充分条件性质。
4)support vector classifier支持向量分类机
1.Second order sufficient condition for optimization problem of a linear support vector classifier;线性支持向量分类机优化问题解的二阶充分条件
2.Therefore, the improved pruning algorithms are proposed based on the selecting support vectors method of support vector classifier.对于含有奇异点的系统而言,由于一般的剪枝算法不能成功抑制系统中的奇异点,在借鉴支持向量分类机选择支持向量方法的基础上,提出了改进的剪枝算法。
5)support vector machines for classification分类支持向量机
1.In this paper,support vector machines for classification(SVMC)are used to recognize the working situation of PCGS and to detect the fault line or bus.小电流接地系统发生单相接地故障时,各种电气量表现出不同于正常工况时的特征,可根据各种电气量的特征对系统运行状况进行模式识别,文中利用分类支持向量机对小电流接地系统运行状况进行模式识别,以确定接地故障线路或母线。
6)support vector classifier(SVC)支持向量分类器
1.Firstly the first layer of support vector classifier(SVC) with maximum margin between two classes will be used for classifying the input pattern;then the sphere support vectors of true micro-calcification points to describe the distribution of the sample were obtained by searching all the sphere boundaries containing the samples of this class.检测时,首先利用基于最大间隔超平面的支持向量分类器(SVC)对输入模式进行分类判决;然后通过求取真实钙化点样本特征空间最小的包含球形边界来得到钙化点样本的球形支持向量域表示(SVDD);接着利用钙化点的支持向量域表示对输入模式进行拒识或接受处理;最后利用SVC与SVDD两个分类器的结果来进行综合判决。
延伸阅读

支持向量机方法支持向量机(SVM)是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,亦能获得良好统计规律的目的。支持向量机算法是一个凸二次优化问题,能够保证找到的极值解就是全局最优解,是神经网络领域域取得的一项重大突破。与神经网络相比,它的优点是训练算法中不存在局部极小值问题,可以自动设计模型复杂度(例如隐层节点数),不存在维数灾难问题,泛化能力强。