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文檔簡介
1、作為二十世紀(jì)九十年代中期發(fā)展起來的新技術(shù),基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的支持向量機理論得到了長足的發(fā)展,在工程應(yīng)用中也顯示了巨大的實用價值。因此,研究支持向量機算法及其工程應(yīng)用具有很強的實際意義。 首先,本文介紹了支持向量機的基本知識和典型算法,以及當(dāng)前面臨的問題和發(fā)展方向等。同時,還深入分析了一種典型的支持向量分類機原理,為支持向量機的分類應(yīng)用提供了指導(dǎo)。 接著,針對傳統(tǒng)支持向量機參數(shù)選擇過程中計算量大、參數(shù)多時難以獲得最優(yōu)參數(shù)的問題
2、,提出了一種基于混沌粒子群算法的支持向量機的參數(shù)優(yōu)化算法,并在此基礎(chǔ)上建立了基于一類支持向量機的異常檢測,對移動機器人傳感器時序序列進行異常檢測仿真,取得了較好效果。 隨后,針對手機垃圾短信日益嚴(yán)重這一問題,提出一種基于支持向量分類機的垃圾短信判斷模型,從技術(shù)上實現(xiàn)了對短信內(nèi)容的實時監(jiān)控判別。仿真結(jié)果表明,該判別模型判別精度高,能較好地滿足垃圾短信判別對精度和實時性的要求。 最后,針對金屬塑性成形過程中摩擦系數(shù)較難確定的
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