提出了三维DDA的角-面接触模型,并用矢量方法和罚函数法给出了详细的理论推导。
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提出基于支持向量机(SVM)和线性判别分析(LDA)的步态特征提取与身份识别方法。
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将独立成分分析(ICA)、模糊支持向量机(FSVM)以及三叉决策树相结合并应用于人脸识别。
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并依据此框架,分别使用Logistic回归、神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯等分类方法进行了实证分析。
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在此基础上,通过实验建立了四种情感分类器模型,包括基于逐点语义分析法的分类器和基于支持向量机、朴素贝叶斯、N元文法三种典型机器学习算法的分类器。
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本文首先分析了Web页面的组织特点,对文本自动分类中使用到的向量空间模型、分词、特征选择等关键技术进行了深入的探讨,并实现了一个多项式朴素贝叶斯分类器对中文网页进行分类。
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提出了一种基于主分量分析(PCA)和支持向量机(SVM)相结合的人脸检测方法。
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其中依据二阶微分处理并且经过偏最小二乘分析提取特征值而建立的BP神经网络和最小二乘支持向量机识别模型效果最好,识别率都达到了100%。
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就SVM的核方法在经济预警系统中的应用进行了分析,包括支持向量回归、支持向量时间序列预测方法和核主成分分析(KPCA)多指标综合评价方法,并给出了数据实验。
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该系统的主要功能是空间与属性数据的编辑与更新,信息的检索与查询,矢量数据的显示、缩放、漫游,缓冲区分析以及专题图制作等。
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选用单子叶植物高效表达启动子玉米Ubiquitin启动子,经酶切、PCR鉴定表明:该载体构建正确,适合于禾谷类作物的遗传转化。
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采用复矢量磁位-复标量位(A-φ)法计算涡流场,同时基于磁场分析和法拉第电磁感应定律得出了矢量磁位(A)与等效电路参数的耦合方程。
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给出了基于LZ复杂性核的支持向量机模型在符号序列的模式分析中进行学习和预测的方法。
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通过检测三相电流,对其波形进行矢量分析,检测出小电流接地故障,进而进行小电流接地保护。
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在支持向量机的实证分析中,可以看出该模型在个人信贷违约判别中具有非常高的预测精度,在本文的11351个贷款样本中,实现了100%的预测准确率。
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本文阐述了用复极矢量法对牛头刨床的主体部分进行运动和动力分析的程序设计的方法、步骤,程序运算的结果与传统的图解法相同。
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利用重构频响函数和基线频响函数的向量夹角作为损伤指标,并将其应用到多元控制图中识别损伤。
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结论:脑电信息流的向量分析技术,对精神病人的临床诊断有重要价值。
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通过对PCA中主成分的特征向量分析,以及对原始各波段的负荷因子分析可知,PCA变换处理在澜沧江流域土地覆盖遥感监测分类实施中,对波段选取具有一定的指导作用;
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