说明：基因选择算法 SVMRFE 基因选择算法 SVMRFE 基因选择算法，SVMRFE。

基因选择算法 SVM-RFE

说明：Xplore数据库的新思路MATLAB®是高级语言和交互式环境，采用全球数百万工程师和科学家。它可以让你探索和可视化的思路和跨学科，包括信号和图像处理，通讯，控制系统和计算金融合作。把你的想法付诸行动您可以在项目中使用MATLAB等造型的能源消耗所打造的智能电网，开发控制算法高超声速飞行器，分析气象...

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说明：基于MATLAB的图像加密解密系统含GUI界面。一、课题名称 基于MATLAB的Arnold和混沌图像加密解密系统 二、课题介绍 该课题采用Arnold和混沌两种算法对彩色图像进行加密、解密操作。同时配备一个GUI可视化界面。 Arnold变换，俗称猫脸变换.。基本思想是对图像矩阵进行有限...

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说明：VC维理论和结构风险最小化准则是统计学习理论中的重要内容,基于这一理论的支持向量机算法由于具有好的泛化性能受到重视,并被研究用于文本分类问题.基于多项式核的研究工作认为SVM的泛化能力不受多项式阶数的影响,并且能够处理很高维的分类问题,用于文本分类无需进行特征选择.研究发现,随着多项式核阶数的升高,...

VC维理论 最小化准则

说明：MIMO-OFDM是一个关键的技术用于下一代蜂窝通信（3GPP-LTE中，移动WiMAX，IMT-Advanced的），以及无线局域网（IEEE802.11，IEEE802.11n标准），无线PAN（MB-OFDM），和广播（DAB，DVB，DMB）。这本书提供了一个全面介绍了基本理论的无线信道模型...

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说明：支持向量机（Support Vector Machines ,SVM）由 Vapnik 1995年最早提出，通过核函数的展开定理，在某种程度上避免了“维数灾难”，并且在解决小样本、非线性和高维模式识别中表现出了独有的优势，引起很多学者的重视，取得一定的研究成果,并且被许多学者推广应用到其他机器学习领...

说明：支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限...

matlab svm 源代码 基于 支持 向量

说明：应用背景自20 世纪 80 年代末期 S． M all at首次将小波变换引人图像处理以来 ， 小波变换以其 优 良的时频局 部化能力及去相关能力在图像压缩编码领域得到了广泛应用 ， 并取得 了良好 的效果。同时经典的数字信号处理理论体系已经非常的成熟，作为传统学科数字信号处理与新的计算机技术的结...

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说明：支持向量机 (SVM) 第一次听到于 1992 年，由宝狮、 尺管和在柯尔特-92 Vapnik 介绍。支持向量机 （支持向量机）是一套用于分类和回归的相关监督的学习方法。他们属于一个家庭的广义线性分类器。另一项条款，在的支持向量机 (SVM) 是一个分类和回归的预测工具，使用机器学习理论来最大化同...

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说明：多传感器数据融合形成于上世纪80年代，目前已成为研究的热点。它不同于一般信号处理，也不同于单个或多个传感器的监测和测量，而是对基于多个传感器测量结果基础上的更高层次的综合决策过程。 多传感器数据融合比单一传感器信息有如下优点，即容错性、互补性、实时性、经济性，所以逐步得到推广应用。应用领域除...