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Reliability Analysis for Kalman Filtering and Its Application in Kinematic GPS Positioning
卡尔曼滤波可靠性分析及其在动态GPS定位中的应用
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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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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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提出一种基于支持向量机(SVM)的传感器动态补偿新方法,给出相应的补偿过程及学习算法。
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建立了选址决策的模糊评价矩阵,应用支持向量机方法(SVM)来处理数据,进行物流配送中心的选址决策。
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本文首先采用支持向量机方法(SVM)对基于DFT计算结果的180个有机小尺度、中型尺度分子自由能进行了校正。
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提出了基于SVM的通用入侵检测系统模型,它主要由审计数据预处理器、支持向量机分类器和决策系统3部分组成。
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文中将最小二乘支持向量机算法应用于混沌时间序列预测中,并同BP网络及RBF网络的预测结果进行了比较分析。
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Least squares support vector machine ( LS-SVM) is a kind of improved support vector machine.
最小二乘支持向量机(LS-SVM)是一种改进的支持向量机。
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目的:利用支持向量机(SVM)对乳腺X光片图像中的病变区域进行检测和分类,识别出含钙化点区域和肿瘤区域。
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根据支持向量机线性分类和可以具有不同核函数的非线性分类两种算法,建立了砂土液化预测模型,并且运用Matlab语言编写了程序。
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提出了一种联合使用硬C均值(Hard C-mean,HCM)聚类算法和支持向量机(support Vector Machine,SVM)的电力系统短期负荷预测方法。
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为此,提出回归函数的小波支持向量机鲁棒估计方法(小波支持向量回归,WSVR,Wavelet Support Vector Regression)。
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针对这一现状,提出了一种基于支持向量机(SVM)的分级调制识别新方法。
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这种方法首先利用K均值聚类对数据进行预处理,然后利用粗糙集对属性进行约简,最后再用支持向量机进行故障诊断。
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针对如何从视频关键帧中提取语义的问题,提出了一个使用多类支持向量机(SVM)对风光纪录片的关键帧进行分类来提取语义的方法。
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提出了一种将形态学理论与SVM(支持向量机)算法结合起来的病变图象特征识别方法。
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