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SVM（Support Vector Machine）指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。

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支持向量机（兵王问题描述）

本文主要内容为采用支持向量机（SVM）解决国际象棋兵王问题。

2023-06-09 标签：向量机 SVM 机器学习 1306 0

对基于SVM改进型的异步电机直接转矩控制算法进行梳理

直接转矩控制在两相静止坐标系下分析异步电动机的数学模型，控制电动机的磁链和转矩，它所需要的信号处理工作特别简单，所用的控制信号使观察者对于异步电动机的物...

2022-10-14 标签：异步电机 SVM 控制算法 1198 0

什么是视觉角度的异常检测用于异常检测的技术有哪些它在哪里使用

异常是与常态不同、很少发生并且不符合“模式”其余部分的事件。

2023-07-27 标签：编码器 SVM 计算机视觉 1094 0

基于SVM改进的异步电机直接转矩控制系统设计

导读：本期对基于SVM改进型的异步电机直接转矩控制算法进行梳理，有两电平SVM和三电平SVM。

2022-10-14 标签：控制系统算法异步电机 974 0

基于非线性电化学阻抗的燃料电池故障诊断方法

电化学阻抗谱(Electrochemical impedance spectroscopy, EIS)有助于燃料电池故障诊断工具开发，对提升其使用寿命具...

2023-10-07 标签：燃料电池电池电压 SVM 882 0

对偶支持向量机DSVM

首先，我们回顾一下，对于非线性SVM，我们通常可以使用非线性变换将变量从x域转换到z域中。

2023-06-01 标签：Dual 向量机 SVM 881 0

介绍使用SVA的几个优势

SVA支持多时钟域（clock domain crossing (CDC)）逻辑，例如异步FIFO。

2023-01-13 标签：fifo CDC SVM 856 0

如何利用一些小技巧实现SVM的增量式训练

同时根据测试精度，可以看出，通过添加第一次训练多得到的支持向量，而非将全体数据进行二次训练，能够达到同样的效果。

2024-04-25 标签：向量机 SVM 机器学习 838 0

常见的机器学习算法及其应用场景

决策树是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树），其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个输...

2023-08-11 标签：算法 SVM 机器学习 835 0

利用MJF实现一体化多功能可穿戴传感器的制备

可穿戴传感器可将人体各种生理信号转换为可直接观测的电信号，为了解人体健康提供丰富的信息，有望为人体实时活动、健康状况提供预测平台。

2023-11-29 标签：传感器湿度传感器 SVM 803 0

基于两电平SVM改进的直接转矩控制

导读：本期对基于SVPWM的永磁同步电机直接转矩控制进行全面的分析和仿真搭建。之后与传统的DTC进行比较，凸显基于SVPWM改进的DTC方法的有效性。

2023-02-22 标签：控制器永磁同步电机仿真 788 0

深度学习基础知识(4)

神经网络的学习：从训练数据中自动获取最优权重的过程，是使损失函数的值最小的权重参数。

2023-05-16 标签：神经网络函数 SVM 676 0

支持向量机算法

下面看一道例题：有18组数据，有不同的类别属性，建立SVM模型。

2023-06-18 标签：向量机 SVM 668 0

基于SVM的电机异常检测系统

之前为大家带来了两篇关于SVM的介绍与基于python的使用方法。相信大家都已经上手体验，尝鲜了鸢尾花数据集了吧。

2024-04-18 标签：led灯 SVM 机器学习 665 0

使用Python从零实现多分类SVM

支持向量机的目标是拟合获得最大边缘的超平面(两个类中最近点的距离)。可以直观地表明，这样的超平面(A)比没有最大化边际的超平面(B)具有更好的泛化特性和...

2023-12-07 标签：算法向量机 SVM 546 0

怎样使用Python从零实现多分类SVM呢？

本文将首先简要概述支持向量机及其训练和推理方程，然后将其转换为代码以开发支持向量机模型。

2023-11-09 标签：向量机 SVM python 521 0

浅析机器学习的基本步骤

在机器学习中，机器学习的效率在很大程度上取决于它所提供的数据集，数据集的大小和丰富程度也决定了最终预测的结果质量。目前在算力方面，量子计算能超越传统二进...

2023-10-30 标签：人工智能 SVM 机器学习 375 0

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尽管最初傅里叶分析是作为热过程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的还原论和分析主义的特征。“任意”的函数通过一定的分解，都能够表示为正弦函数的线性组合的形式，而正弦函数在物理上是被充分研究而相对简单的函数类，这一想法跟化学上的原子论想法何其相似！
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