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搜索资源列表

  1. prtools-matlab工具包

  2. prtools工具箱是一个统计模式识别的工具箱，svdd算法是一类分类器算法的一种，如果SVDD算法工具包不能用，加载该工具包可以使用。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-04-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_40518715

  1. 进口芯片替代芯片汇总-MS523完美替换RC523_V1.0.pdf

  2. 进口芯片替代芯片汇总-MS523完美替换RC523_V1.0.pdf3瑞盟科技 MS523 快速参考数据 衣1.快速参考数据 符号 参数 条件 最小值典型值最大值单位 模拟电源 VDD(PVDDSVDDAVDDD-VDDTVDD:2]25336 DDD 数字电源 VSSA==VSS(PVSS)-VSSITVSS0V31 2.5 3.6 DDOTVDD lDD电源 2. 3.6 DD(PVDD PvDD电源 1.6 1.8 vsn)SwD电源Vss=、Vsm- VSS(PVSS)=VSSITVss

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38743602

  1. 进口芯片替代芯片汇总-ms522完美替换RC522_V1.0.pdf

  2. 进口芯片替代芯片汇总-ms522完美替换RC522_V1.0.pdf3瑞盟科技 MS522 快速参考数据 衣1.快速参考数据 符号 参数 条件 最小值典型值最大值单位 模拟电源 VDD(PVDDSVDDAVDDD-VDDTVDD:2]25336 DDD 数字电源 VSSA==VSS(PVSS)-VSSITVSS0V31 2.5 3.6 DDOTVDD lDD电源 2. 3.6 DD(PVDD PvDD电源 1.6 1.8 vsn)SwD电源Vss=、Vsm- VSS(PVSS)=VSSITVss

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38743506

  1. 13.56MHz芯片：SI522（兼容RC522，与FM17550/FM17520/RM522）-Si522数据手册_rev1.1.pdf

  2. 13.56MHz芯片：SI522（兼容RC522，与FM17550/FM17520/RM522）-Si522数据手册_rev1.1.pdf令动继 4.主要参数指标 表1极限参数 工作条件 最小值 最大值 单位 电源电压 VDD 0.5 温度 工作温度 25 85 表2主要参数指标 标志 参数 条件 最小型最大单 值值值位 VIDA 模拟供电电压 VDD(PVDD)SVDDA=VDDDVDD(TVDD) DDD 数字供电电压 VSSA=VSSDVSS(PVSS)=VSS(TVSS=OV VD(TD

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-03
    • 文件大小：717824
    • 提供者：weixin_38744435

  1. 双谱和支持向量数据描述相结合的机械故障诊断研究

  2. 针对机械智能监测和故障诊断中故障样本缺乏的问题,提出了一种支持向量数据描述和用双谱提取故障特征值相结合的机械故障诊断方法。该方法可以只利用正常状态数据样本来建立单值分类器,判别机器的运行状态。高阶谱能有效地抑制噪声,对不同类型的故障,高阶谱存在明显差异。采用双谱对角切片对原始数据信号进行特征提取,将特征值作为SVDD的输入参数进行分类。运用该方法在滚动轴承的故障诊断中。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-01
    • 文件大小：277504
    • 提供者：weixin_38626928

  1. machine learning and risk management SVDD meets RQE

  2. 设$w_u=(1-\mu)w_g+uw_d, w_v=(1-\nu)w_g+\nu w_d$表示任意两个最小方差资产组合，则其协方差为$1/a+\mu\mu\Delta/(ab^2)$，特别的，全局最小方差资产组合与任何资产或者资产组合协方差都为$1/a$.

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2020-08-04
    • 文件大小：802816
    • 提供者：qq_18822147

  1. soft_margin_svdd.m

  2. soft-margin svdd示意图作图代码，配合博文【AP】Machine Learning and Risk Management: SVDD Meets RQE使用 SUFE SIME 2020

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-09-11
    • 文件大小：1024
    • 提供者：qq_18822147

  1. svdd_plot_circle.m

  2. Hard Margin SVDD示意图作图代码（matlab）版本，配合博文【AP】Machine Learning and Risk Management: SVDD Meets RQE使用

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2020-09-10
    • 文件大小：861
    • 提供者：qq_18822147

  1. support vector data description.pdf

  2. In this section, we introduce the optimization problems of the support vector data descr iption (SVDD). We follow Tax (2001) and Tax and Duin (2004).

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2020-09-10
    • 文件大小：318464
    • 提供者：qq_18822147

  1. 利用高光谱图像自动阈​​值方法和最佳波长选择，用于虫害菜豆的检测

  2. 蔬菜大豆中的昆虫破坏了大豆产品的质量和安全性。 因此，必须开发出一种无害技术来检测受害昆虫的植物大豆。 提出了一种基于高光谱图像的有效检测方法，该方法通过自动阈值分割和使用模糊粗糙集模型的最佳波长选择来选择感兴趣区域（ROI）。 对于362个豆样品，提取了ROI的三个图像特征（即熵，能量和均值）作为分类特征，其光谱区域覆盖400-1000 nm，包含94个波长。 然后使用基于热电荷算法（FRSTCA）的模糊粗糙集模型选择三个或三个以下最佳波长。 支持向量数据描述（SVDD）用于开发害虫大豆的分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38661128

  1. 基于声学方法的流化床React器结块特征提取与预警

  2. 作者研究了可听声发射在乙烯聚合流化床React器中监测颗粒团聚的潜在用途，并在本文中进行了报道。 比较了正常信号和团聚信号之间的功率谱质心偏移，并确认了声信号的能量分布在团聚条件下发生了变化。 在此基础上，通过小波包分解（WPD）分解声信号，并将每个子带的能量比设置为声纹。 随后，引入主成分分析（PCA）以减少特征向量的维数。 此外，基于正常信号，可以通过支持向量数据描述（SVDD）创建聚集警告模型，以避免由于缺乏聚集样本而导致描述准确性下降。 最后，设计了一个合适的报警率（AR）参数，以解决由

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38720978

  1. 基于内容相似度计算的大规模数据个性化推荐方法

  2. 推荐算法已广泛用于从许多领域的海量数据中为用户发现有趣的内容。 但是，随着用户需求的多样化，推荐的准确性和效率成为提高用户满意度的重要考虑因素。 本文通过将搜索词与个性化搜索参考词相结合来重新定义内容相似性的概念，并描述它们的维数，然后通过定义当前关键词，分类项目和分类之间的汉明距离，提出内容相似度的计算方法。历史关键字。 通过支持向量数据描述（SVDD）的预处理，我们可以从分类项目的个人偏好中找到特定倾向，并提出最终推荐结果，从高相似到低相似。 仿真实验表明，在我们的大规模数据集上，我们提出的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：305152
    • 提供者：weixin_38670707

  1. 基于自适应参数支持向量机的高光谱遥感图像小目标检测

  2. 针对高光谱遥感图像的小目标检测问题，提出了一种基于自适应参数支持向量机(SVM)的检测方法。采用主成分分析(PCA)法对高光谱遥感图像进行降维，降低数据冗余度；之后通过无监督检测方法对小目标进行快速、粗糙定位，并将该定位结果作为后验信息输入到SVM中；依据后验信息与核空间散度准则自适应确定SVM中核函数的参数，并使用SVM 在核空间中寻找分离目标和背景的最佳超平面；利用该超平面将像元重新分类为背景和目标，并且迭代上述操作，得到精确且稳定的目标检测结果。大量实验结果表明，与经典RX方法、核RX方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38719702

  1. 一种改进的支持向量数据描述故障诊断方法

  2. 针对故障诊断中故障类样本难于获取以及不均衡类问题,提出了基于粒子群和滑动窗口的支持向量数据描述(M-SVDD)故障诊断方法.该方法利用粒子群优化支持向量数据描述的核参数,同时引入滑动窗口技术,通过大窗口大小来控制故障诊断模型的训练样本数,根据小窗口的预测误差变化动态调整大窗口的大小.采用该方法对铜转炉吹炼过程进行故障诊断的实验结果表明,该方法能有效抑制过拟合现象,具有故障敏感性高、泛化能力强等特点.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：108544
    • 提供者：weixin_38622125

  1. 基于支持向量数据描述的高光谱图像目标检测

  2. 高光谱图像目标检测具有重要的理论研究价值和应用前景，是遥感信息处理领域中的一个热点课题。当前大部分检测算法需要设置一个合适的判决阈值，这个阈值是由人工设置或利用目标与背景信息进行计算得到的。实际中对背景的先验知识往往很少，这限制了很多算法的应用。针对这一问题，提出了一种新的纯像素目标检测算法——基于支持向量数据描述(SVDD)的高光谱图像目标检测算法，把目标检测问题转化为了单值分类问题。首先训练SVDD分类器，然后对数据进行类内(目标)和类外(背景)的分类，对分类的图像再利用目标的空间特征降低虚

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38616120

  1. 基于集成学习的高光谱图像一类分类算法

  2. 由于高光谱图像的光谱分辨率已经达到了10 nm甚至更高，使其具有了辨识很多原本在其他遥感图像中无法识别出现的地物。但较高的光谱分辨率也带来了高维数据的处理难题。为了充分利用高光谱图像的高维数据信息，提高一类分类器性能，提出了一种基于集成学习的高光谱图像一类分类方法。该方法将训练样本生成多个随机子空间的低维训练样本集，在这些子空间训练集上训练支持向量数据描述(SVDD)，并对其进行精简处理，最后均值合并这些分类器为一个集成分类器。实验结果表明，与光谱角匹配、一类支持向量机(OC-SVM)和直接SV

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38611877

  1. 基于大数据的电力信息网络流量异常检测机制

  2. 随着智能电网建设的加强，电力信息网络及其承载的业务系统得到迅猛发展，网络业务流量的检测和预警具有重要的安全意义。针对目前电力信息网络缺乏处理流量异常问题的有效技术手段，提出了一种基于大数据的电力信息网络流量异常检测机制，并通过对改进的局部异常因子（M-LOF）和支持向量域数据描述（SVDD）两种常用异常检测算法的对比分析，总结出适合电力信息网络的流量异常检测方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38685831

  1. 密度诱导型数据描述单类分类机

  2. 为改进基于数据描述的单类分类机识别率, 将样本分布密度加入分类机的设计中, 提出采用密度诱导型数据描述单类分类机(DISVDD). 以支撑向量域描述(SVDD) 算法为基础, 通过一种简易的形式引入数据密度因子, 使高密度区数据对分类支撑域的作用被强化, 而低密度区数据的作用被削弱, 结果使分类超球体因靠近高密区而提高其识别性能, 而且不增加计算复杂度. 在构造样本值与真实数据集上的实验结果表明, 所

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：225280
    • 提供者：weixin_38626032

  1. 一种改进的支持向量数据描述故障诊断方法

  2. 针对故障诊断中故障类样本难于获取以及不均衡类问题, 提出了基于粒子群和滑动窗口的支持向量数据描述(M-SVDD)故障诊断方法. 该方法利用粒子群优化支持向量数据描述的核参数, 同时引入滑动窗口技术, 通过大窗口大小来控制故障诊断模型的训练样本数, 根据小窗口的预测误差变化动态调整大窗口的大小. 采用该方法对铜转炉吹炼过程进行故障诊断的实验结果表明, 该方法能有效抑制过拟合现象, 具有故障敏感性高、泛化能力强等特点

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：225280
    • 提供者：weixin_38638647

  1. 领域自适应的最小包含球设计方法

  2. 支持向量域描述(SVDD) 算法适用于异常点检测, 但对于不同领域样本组的整体快速识别则力不从心. 为此, 基于SVDD算法提出一种基于最小包含球的领域自适应算法(MEB-DA), 并将其发展为基于中心约束型最小包含球的领域自适应法(CCMEB-DA), 以满足大样本数据的快速计算. 该算法通过计算各自数据组的包含球球心对不同领域数据进行整体校正和相似度识别, 具有较好的便捷性和自适应性. 将所提出的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：333824
    • 提供者：weixin_38731027
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