超平面造句

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辅助超平面法求截交线
欧氏空间中点到超平面的距离研究
摘要传统的支持向量机分类超平面对噪声和野值非常敏感。
使用传统的支持向量机对含有噪声的数据分类时，所得到的超平面往往不是最优超平面。
支撑矢量机把各个识别特征映射到一个高维空间，并在高维空间中构造最优识别超平面分类数据，实现通信信号的调制识别。
多超平面分类器从优化问题的复杂度和运行泛化能力两方面进行研究，是最优分离超平面分类器一种显而易见的扩展。
目前的神经网络研究基本上是基于超平面的线性神经网络，通常这种网络存在着学习时间长，网络结构不容易理解等问题。
为了解决这个问题，本文以两个类中心距离最大为准则建立分类超平面，构造一个新的支持向量机，称作类中心最大间隔支持向量机。
）下的结论是，如果n维空间的点集被超平面切割，那么感知器的培训算法的应用将会最终导致权系数的分配，从而定义了一个tlu ，它的超平面会进行需要的分割。
在第4章中我们探讨了o中超平面横截单位立方体平移形成的集族的heily数，证得碑中此heily数为5 ，在呼中此heily数z民并推广至呼，在胸中此heily数d 3
用超平面造句挺难的，這是一个万能造句的方法
如果这些点可以被超平面换句话说，对应于上面示例中的线的n维的几何外形切割，那么就有一组权系数和一个阈值来定义其分类刚好与这个切割相匹配的tlu 。
通过比较它们各自的优缺点等情况，为提出新的支持向量机算法做了理论准备。 ( 2 )介绍了超球面支持向量机算法的思想，以及超球面和超平面的区别。
摘要在实用动态安全域的基础上提出了实用动态安全域的神经网络和模糊理论方法，构建了用于拟合动态安全域的ann拟和器和用模糊理论在安全边界上构造一个模糊中间带的模糊识别器，并对该方法中的系统灵敏度和超平面度进行了分析。
变结构最终滑动模态控制( variablestructureterminalslidingmodecontrol ) ( vstsmc )方法与其它滑动模念变结构控制方法相比，避免了在各个切换超平面上存在局部滑动模态的情况。
Svm的基本思想是通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间，然后在这个新的空间中求取最优分类超平面。它在解决小样本、非线性及高维模式识别问题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。
而寻找最优分类超平面需要解决二次规划这样一个特殊的优化问题，通过优化，每个向量(样本)被赋予一个权值，权值不为0的向量称为支持向量，分类超平面是由支持向量构造的。
本文在系统研究svm和ica的基础上提出了以下新的观点：其一是采用了引入后验概率的修正svm方法，它在原分类超平面的基础上不断修正分类超平面，提高分类正确率，从而避免了寻找最优二次规划的麻烦，同时将大规模训练样本集化为小规模训练样本集；其二是应用独立分量分析ica对需要进行识别的字符图像预处理，提取字符特征，降低输入数据的维数，从而可以为下一步的svm识别过程提供好的数据集，用以提高识别率和识别速度。
利用次微分的概念给出了一种非光滑凸规划割平面的构造技巧，找到了半定规划可行域的一个支撑超平面，从而给出了求解半定规划的一种割平面算法
文摘:根据滑动模态原理，将模糊控制系统的输入量简化为广义跟踪误差的一个超平面，并基于三角形的非线性划分语言变量的隶属度，分析了模糊控制系统的某些性质，表明在系统稳定性、稳态误差等指标方面，模糊控制器优于一般的pid控制器
自然的,这些点可以用其球坐标,即与各坐标轴的夹角来参数化,作者通过观察正交矩阵的几何结构,最终找到了任意维数的随机正交矩阵的参数表示方法,通过分析相关超平面之间的垂直关系和参数化正交矩阵需要的参数个数,论证了这种表示的完备性。