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随着风力发电成为世界上增长最快的可再生能源，为保持风电的长期稳定发展，需不断降低风电安装和运行维护的成本。由于风机系统是复杂......
支持向量机(SVM)是机器学习中一种非常有效且流行的学习工具。由于它具有很好的泛化性能，已经被广泛的应用于各种应用领域。然而随......
<正>Previously, a novel classifier called Kernel-based Nonlinear Discriminator (KND) was proposed to discriminate a patt......
分析变元可分离函数K（u,v）=k（u）k（v）成为核函数对非线性支持向量分类机的作用,由新方法构造的非线性支持向量分类机可以使相应的算法得以......
基于上下文的多值图像无失真压缩能获得较高的编码效率.图像编码应充分考虑图像的统计差异性.本文在基于上下文的多值图像无失真编......
在大数据分析处理中,有效学习样本逐渐增加,据此如何高效渐进地学习分类器是一个非常有价值的问题.相比于支撑向量机和核向量机,球......
基于小样本统计学习理论的支持向量机(SVM)在分类方面有许多应用，本文通过本团队设计的四诊合参诊疗设备采集患者四诊信息，并使用本......
通过引入结构风险最小化原则和最优分类面的概念,介绍了支持向量机及其用于非线性分类的基本原理和训练算法,并选用不同的核函数及......
提出了一种聚类学习与增量SVM训练相结合的的入侵检测方法,采用聚类分析、样本修剪与增量学习相结合的方式,通过聚合相似的训练样......
支持向量机（SVM，Support Vector Machines）是基于统计学习理论框架下的一种新的通用机器学习方法。可以解决样本空间中的高度非线性分......
K-means算法是聚类(Clustering)问题的经典算法，Kernel K-means算法为其改进算法,用核(Kernel)的作用代替了距离(Distance)的作用，从......
介绍了一种基于密度的逻辑回归(Density-based logistic regression,DLR)分类模型以解决逻辑回归中非线性分类的问题.其主要思想是......
