有向无环图决策支持向量机,decision-directed acyclic graph SVM,音标,读音,翻译,英文例句,英语词典

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1) decision-directed acyclic graph SVM 点击朗读

有向无环图决策支持向量机

2) directed acyclic graph support vector machine 点击朗读

有向无环图支持向量机

Aiming at the characteristics of motor vibration signal,a fault diagnosis method is put forward based on wavelet packet analysis and directed acyclic graph support vector machine.

针对电机振动信号的特点,提出一种基于小波包分析和有向无环图支持向量机的故障诊断方法,将电机不同故障下的振动信号进行小波包分解与重构,提取频带能量作为特征向量,应用有向无环图支持向量机建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现对电机的故障诊断。

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3) Decision directed acylic graph 点击朗读

决策有向无环图

4) decision-tree-based support vector machine 点击朗读

决策树型支持向量机

At first, the authors quickly clear the disturbing regions using shape based moments on the basis of particular color and regular geometrics of traffic signs, then make remaining regions standard and input them into decision-tree-based support vector machine which well worked to recognize.

首先根据交通标志特殊颜色信息和规则几何外形,利用边界矩技术迅速清除干扰区域,然后将剩下的区域规格化,送入训练好的决策树型支持向量机识别。

5) Decision-tree-based support vector machines 点击朗读

决策树支持向量机

例句>>

6) SVM Decision Tree(SVMDT) 点击朗读

支持向量机决策树算法

例句>>

补充资料：支持向量机方法

支持向量机(SVM)是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。支持向量机算法是一个凸二次优化问题,能够保证找到的极值解就是全局最优解，是神经网络领域域取得的一项重大突破。与神经网络相比，它的优点是训练算法中不存在局部极小值问题，可以自动设计模型复杂度(例如隐层节点数)，不存在维数灾难问题，泛化能力强。

说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。

参考词条

有向无环图

决策导向无环图意向决策支持模糊判决支持向量机支持向量机

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	您的位置：首页 -> 词典 -> 有向无环图决策支持向量机 1) decision-directed acyclic graph SVM 有向无环图决策支持向量机 2) directed acyclic graph support vector machine 有向无环图支持向量机 1. Aiming at the characteristics of motor vibration signal,a fault diagnosis method is put forward based on wavelet packet analysis and directed acyclic graph support vector machine. 针对电机振动信号的特点,提出一种基于小波包分析和有向无环图支持向量机的故障诊断方法,将电机不同故障下的振动信号进行小波包分解与重构,提取频带能量作为特征向量,应用有向无环图支持向量机建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现对电机的故障诊断。更多例句>> 3) Decision directed acylic graph 决策有向无环图 4) decision-tree-based support vector machine 决策树型支持向量机 1. At first, the authors quickly clear the disturbing regions using shape based moments on the basis of particular color and regular geometrics of traffic signs, then make remaining regions standard and input them into decision-tree-based support vector machine which well worked to recognize. 首先根据交通标志特殊颜色信息和规则几何外形,利用边界矩技术迅速清除干扰区域,然后将剩下的区域规格化,送入训练好的决策树型支持向量机识别。 5) Decision-tree-based support vector machines 决策树支持向量机例句>> 6) SVM Decision Tree(SVMDT) 支持向量机决策树算法例句>> 补充资料：支持向量机方法支持向量机(SVM)是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。支持向量机算法是一个凸二次优化问题,能够保证找到的极值解就是全局最优解，是神经网络领域域取得的一项重大突破。与神经网络相比，它的优点是训练算法中不存在局部极小值问题，可以自动设计模型复杂度(例如隐层节点数)，不存在维数灾难问题，泛化能力强。说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。参考词条有向无环图

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