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四川大学学报. 自然科学版, 2015 针对夜间行人检测成像尺度不一等因素所引起的类内方差较大、实时性不足等问题,本文在统计学习的应用原理下,设计了基于熵加权和FCSVM优化的头部校验夜间行人快速识别方案.该方案应用熵加权原理改进梯度直方图特征,引入了三分支结构的支持向量机对目标进一步识别,同时利用快速分类支持向量机(FCSVM)降低运算所需的开销,确保实时性,最后通过头部校验方法对误检目标进一步分析评估,进一步提高图像匹配的准确度.实验结果表明,该方案在夜间环境下能有效区分远红外行人目标,在充分确保行人实时性的基础上,在市区 ...
王丰斌, 赵喜玲, 何勇, 杨世凤
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, 2014 本发明公开了一种高分辨力变量程微尺度材料试验机，包括：支架、升降机构、位移传感器、具有一定重量的重力块和电子天平，升降机构安装在支架上，位移传感器的一端设置在升降机构上，所述升降机构用于在高度方向上对位移传感器进行举升；位移传感器的另一端固定有第一夹具，重力块置于电子天平上，重力块上安装有第二夹具，当测量10-6N～1N的载荷时，试样夹持在第一夹具和第二夹具之间。本发明可以实现微尺度测量，测量范围为10-6N ...
郇勇, 代玉静, 邵亚琪
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Dianci bileiqi, 2015 复合绝缘子是绝缘材料在电力系统外绝缘应用之一,其绝缘老化性能与表面憎水性有密切关系,因此需要对其绝缘老化判断方法进行研究。本文提出了一种基于支持向量量机（SVM）的复合绝缘子硅橡胶材料绝缘老化性能的判断方法。支持向量机以结构风险最小化为原则,统计学习训练为基础,具有较强的泛化能力。该文以最大水珠形状因子、面积比等特征参数为输入,硅橡胶材料的绝缘老化性能为输出,建立特征参数与绝缘老化性能间的关系。实验结果表明:该方法能判断出复合绝缘子硅橡胶材料绝缘性能良好、正常、差3种状态,尤其以最大水珠面积比为输入时 ...
何贵, 廖平军
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, 2014 手机成瘾已经成为网络成瘾的新动向。随着智能手机层出不穷的新功能和日益普及，在青少年学生群体中，“手机族”、 “低头族”、“电子仆人”也越来越多。手机在满足青少年交际需要的同时，也给他们的身心健康带来很多问题，比如：诱发生理疾病，影响休息、睡眠，影响课堂学习效率、增加经济压力，引发人际关系问题，导致人格障碍，降低理解能力，导致语言退化等。影响青少年学生手机成瘾的因素不仅有抑郁、焦虑、孤独、人格异化等个性特征，还与依恋状况 ...
葛续华
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Jixie chuandong, 2004 提出了一种基于小波包和支持向量机的齿轮故障诊断方法 ,并介绍了该方法的原理和算法。利用获得的矿井提升机减速箱齿轮数据建立了多级故障分类器 ,通过对样本的分类输出检验 ,验证了该故障诊断方法的可行性。
刘亚娟, 关丛荣, 张晓芹
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Application of Financial Management Based on Support Vector Machine
, 2014 针对财务管理中的数据量问题，提出使用监督性支持向量机(SVM)算法解决财务数据分类问题。首先，将财务数据按照不同的年份，不同的部门进行预处理，并将其标签化；其次，按照一定比例选择训练数据和验证数据，将训练数据输入到SVM中进行分类器的训练；最后利用最优分类器完成财务数据分类。实验结果表明 ...
孙廷辉, 朱瑞龙
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[Application of support vector machine in identifying neuromodulation states in patients with zoster-associated pain]. [PDF]
Zhong Nan Da Xue Xue Bao Yi Xue BanChen L, Wu Q, Zhou H, Liu S.
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, 2013 本发明提供一种交会测量定向装置，包括经纬仪，经纬仪包括经纬仪机座和设置在经纬仪机座上的经纬仪望远镜组件；还包括左右对称设置在经纬仪望远镜组件上的激光发射器和PSD位置传感器。本发明具有操作简单直观、快速、精度高、适应性强 ...
王苗, 郝伟, 曹焱, 刘文
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[Construction of risk prediction models of hypothermia after transurethral holmium laser enucleation of the prostate based on three machine learning algorithms]. [PDF]
Nan Fang Yi Ke Da Xue Xue BaoJiang J, Feng S, Sun Y, An Y.
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, 2010 [[abstract]]本研究將運用支援向量迴歸技術(Support Vector Regression,SVR)建構國際旅遊需求之預測模型。為了建構穩健、可信賴的預測模型，需慎選建構模型時所必需的參數σ2、C和ε。因此先使用格子點法(grid method)配合5-fold交叉驗證技術於訓練資料集上，以求得各種不同參數組合下的交叉驗證MAPE (mean absolute percentage error)，再藉由本研究所提出的，以支援向量的數量為主、評估交叉驗證MAPE為輔的參數選取機制 ...
陳寬裕;何嘉惠;蕭宏誠
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