注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 支持向量机应用于恶意代码检测

  2. 持向量机是自上世纪90年代提出的一种基于统计学习理论的机器学习算法。与传统统计学研究样本产生的规律或样本数目趋于无穷大时的渐进性能不同，它更注重研究样本本身所提供的信息，所以特别适合于小样本问题。 本论文的目的是研究将支持向量机应用于恶意代码检测的有关问题，提出了一种在Windows平台下检测恶意代码的新方法，以PE文件调用的Win API序列为特征，运用支持向量机分类来检测恶意代码。实验结果表明，对恶意代码具有较好的识别效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-29
    • 文件大小：949248
    • 提供者：Elaine996

  1. 基于统计学习理论的支持向量机算法研究

  2. 基于统计学习理论的支持向量机算法研究，人工智能

  3. 所属分类：其它

  1. 基于向量空间的web分类

  2. 支持向量机(Support Vector Machines，简称SVM)是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的学习方法，它已初步表现出很多优于其它方法的性能。由于采用了结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则，使得较好地解决了小样本学习的问题；又由于采用了核函数思想，使它把非线性空间的问题转换到线性空间，降低了算法的复杂度。正是因为其完备的理论基础和出色的学习性能，该技术己成为机器学习界的研究热点，并在很多领域都得到了成功的应用，如人脸检测、手写体数字识别、文本自动分类等。

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2009-09-07
    • 文件大小：238592
    • 提供者：woshilong

  1. 基于统计学习理论的支持向量机算法研究

  2. 《基于统计学习理论的支持向量机算法研究》是 基于统计学习理论的支持向量机算法研究，人工智能 的经典中文资料

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-12
    • 文件大小：64512
    • 提供者：liaohh2008

  1. 基于SVM方法的医学图像分类研究

  2. 论文将支持向量机的机器学习方法引入到医学图像的分类问题。首先概述 了支持向量机的理论基础和数学模型，着重介绍了支持向量机的推广能力和核 函数理论。其次介绍了一些主要的改进支持向量机学习算法，分析了这些算法 的优缺点。最后应用支持向量机方法对乳腺X线图像提取出来的特征样本进行 分类，采用交叉检验方法进行支持向量机核函数参数的选择，取得了较好的分 类准确率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-03-06
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：piaobobuting

  1. 语音识别技术文章.rar

  2. 第一部分 基本理论 第2章 听觉机理和汉语语音基础 2. 1 概述 2.2 听觉机理和心理 2.2.1 语音听觉器官的生理结构 2.2.2 语音听觉的心理 2.3 发音的生理机构与过程 2.4 汉语语音基本特性 2.4. 1 元音和辅音 2.4.2 声母和韵母 2.4.3 音调(字调) 2.4.4 音节(字)构成 2.4.5 汉语的波形特征 2.4.6 音的频谱特性 2.4.7 辅音的频谱特性 2.4.8 汉语语音的韵律特征 2.5 小结 参考文献 第3章 语音信号处理方法--时域处理 3.1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-12
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：wangjunhui1984

  1. 基于核函数的人脸检测研究

  2. 人脸识别是模式识别与计算机视觉、生物识别技术的交叉学科，而人脸检 测是人脸识别系统的关键环节。根据生物识别领域内最新研究表明，非线性样 本的处理和降维是人脸识别研究现今面临的两个主要问题。 核函数作为一种有效的处理非线性空间(可分/不可分)样本和迅速降维 的理论和方法，随着支持向量机的普及，在近年来的模式识别领域得到了广泛 的关注。将“核方法”与传统的特征提取和分类方法相结合，相继产生了许多 新颖、有效的检测识别方法。本文主要研究内容是核函数的基础理论、算法性 能改进以及在人脸检测中的应用。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于统计学习理论的支持向量机算法研究

  2. 这是关于支持向量机算法研究的一篇博士论文，是华中科技大学的

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-11-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：ssqsxf

  1. 支持向量机与神经网络的区别

  2. 二者在形式上有几分相似,但实际上有很大不同。 简而言之，神经网络是个“黑匣子”，优化目标是基于经验风险最小化，易陷入局部最优，训练结果不太稳定，一般需要大样本； 而支持向量机有严格的理论和数学基础，基于结构风险最小化原则, 泛化能力优于前者，算法具有全局最优性, 是针对小样本统计的理论。 目前来看，虽然二者均为机器学习领域非常流行的方法，但后者在很多方面的应用一般都优于前者。 神经网络是基于传统统计学的基础上的.传统统计学研究的内容是样本无穷大时的渐进理论,即当样本数据趋于无穷多时的统计性质,

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-11-21
    • 文件大小：3072
    • 提供者：chyzh2012

  1. 模式分析的核方法

  2. 本书详细介绍基于核的模式分析的基本概念及其应用，主要内容包括：主要理论基础，若于基于核的算法，从最简单的到较复杂的系统，例如核偏序最小二乘法、典型相关分析、支持向量机、主成分分析等。还描述了若干核函数，从基本的例子到高等递归核函数，从生成模型导出的核函数(如hmm)到基于动态规划的串匹配核函数，以及用于处理文本文档的特殊核函数等。. 　　本书适用于所有从事模式识别、机器学习、神经网络及其应用的学生、教师和研究人员。 　　模式分析是从一批数据中寻找普遍关系的过程。它逐渐成为许多学科的核心，从神经

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-11-12
    • 文件大小：30408704
    • 提供者：xuws20

  1. 支持向量机算法的研究及其应用

  2. 作为结构风险最小化准则的具体实现，支持向量机方法具有全局最优、结构简单、推广能力强等优点，近几年得到了广泛的研究。本文仔细研究了支持向量机理论，并针对目前一些支持向量机算法存在的缺陷，分析了产生的原因，提出了两种新的支持向量机算法。针对支持向量机算法难以处理大规模数据的问题，提出了两种新的支持向量机分类方法。并就多类别分类问题等方面开展了初步的理论研究。 本文主要工作包括： (1)讨论了支持向量机理论中各种变形的支持向量机算法，对常规支持向量机公式进行变形的算法主要有C-SVM系列、ν-SVM

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-01-06
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：yangsenabc12

  1. SVM_Short-term-Load-Forecasting基于支持向量机的短期电力负荷预测

  2. 优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-06-20
    • 文件大小：334848
    • 提供者：oxinsuan

  1. 支持向量机理论与算法研究综述

  2. 统计学习理论(statistical learning theory，SLT)是一种小样本统计理论，着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质。支持向量机(support vector machinse, SVM)是一种基于SLT的新型的机器学习方法，由于其出色的学习性能，已 经成为当前机器学习界的研究热点。该文系统介绍了支持向量机的理论基础，综述了传统支持向量机的主流训练算法以及一些新型的学习模型和算法，最后指出了支持向量机的研究方向与发展前景。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-05-05
    • 文件大小：693248
    • 提供者：qq_38195718

  1. SVM_Short-term-Load-Forecasting.zip

  2. 优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-09
    • 文件大小：373760
    • 提供者：nichuan2016

  1. 改进的模糊多类支持向量机算法在瓦斯预警中的应用

  2. 煤与瓦斯危险性的准确预测一直是矿山安全领域的关键技术难题和重大研究课题。支持向量机是在瓦斯预警中广泛使用的一种技术,以统计学习理论和支持向量机为基础,通过研究基于模糊支持向量机的多类分类方法,对原算法进行改进,采用模糊多类支持向量机,并构造模糊隶属函数,同时使用序列最小最优化算法进行求解,以期提高算法的精度和速度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-21
    • 文件大小：518144
    • 提供者：weixin_38738783

  1. 基于分解技术的并行支持向量机算法

  2. 基于分解技术的并行支持向量机算法，李明强，韩丛英，支持向量机是以统计学习理论为基础的新型的机器学习方法，近年来已经成为机器学习领域一个新的研究热点。由于传统的优化算法在处

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-29
    • 文件大小：300032
    • 提供者：weixin_38604330

  1. 使用超声波的智能手机手势识别.pdf

  2. 利用超声波技术，在智能手机上实现手势识别功能。非常实用的一篇论文徐曾春,吴凯娇,胡平:使用超声波的智能手机手势识别 ()挥手向前 ()挥手向后 ()挥手向左 ()挥手向右 图不同的手势时频图 特征均为先靠近发射源,然后远离发射源,但是细节方 面咯有不同。 实现细节 系统流程 获得反射的超声波数据集 图为系统流程图。首先,通过话筒获取 最初,系统先获得手势运动的时间序列片段,此时 段时间序列,经过快速傅里叶()变换将此序列从时片段已经经过处理,结果如图所示。出于本实验 域信号转换为频域信号。接着搜

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2019-10-15
    • 文件大小：946176
    • 提供者：xiaokala_2011

  1. 基于支持向量机的机器学习研究 Research of Machine-Learning Based Support Vector Machine

  2. 【摘要】 学习是一切智能系统最根本的特征。机器学习是人工智能最具智能特征、最前沿的研究领域之一。机器学习研究的是如何使机器通过识别和利用现有知识来获取新知识和新技能。机器学习就是要使计算机能模拟人的学习行为,自动地通过学习获取知识和技能,不断改善性能,实现自我完善。　与传统统计学相比,统计学习理论是一种专门研究小样本情况下机器学习规律的理论。V.Vapnik　等人从六、七十年代开始致力于此方面研究,到九十年代中期,其理论不断发展和成熟。统计学习理论是建立在一套较坚实的理论基础之上的,为解决有限样

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-04
    • 文件大小：591872
    • 提供者：songzailu6482

  1. 支持向量机回归算法与应用研究 Algorithm and Application Research of Support Vector Machine Reg

  2. 【摘要】 基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面。统计学习理论(SLT)是一种专门研究小样本情况下机器学习规律的理论，它建立在一套较坚实的理论基础之上的，为解决有限样本学习问题提供了一个统一的框架也发展了一种新的通用学习方法一支持向量机(SVM)，较好的解决小样本学习问题。与神经网络等其它学习方法相比，它的结构通过自动优化的方法计算出来，并且避免了局部最小点、过学习等缺陷。 以往大部分研究主要集中在支持向量机分类理论和应用上，近年来关于支持向量机回归(SVMR)的研究也显示出其优异的性能。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-04
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：songzailu6482

  1. DSP中的改进遗传算法的支持向量机特征选择的设计和实现

  2. 支持向量机是由Vapnik领导的AT&TBell实验室研究小组在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术，SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法，主要应用于模式识别领域。由于当时这些研究尚不十分完善，在解决模式识别问题中往往趋于保守，且数学上比较艰涩，这些研究一直没有得到充分的重视。直到90年代，统计学习理论 （Statistical Learning Theory，SLT）的实现和由于神经网络等较新兴的机器学习方法的研究遇到一些重要的困难，比如如何确定网络结构的问题、过学习与欠学习问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-23
    • 文件大小：229376
    • 提供者：weixin_38693476