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支持向量机是20世纪90年代中期发展起来的机器学习技术,建立在结构风险最小化原理之上的,具有能在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广优点的学习算法[1].本文对用于分类的支持向量机做以介绍,并将其应用在噪声监测中,实现对产品质量进行分类的目的.
支持向量机在噪声监测中的应用
【摘 要】
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支持向量机是20世纪90年代中期发展起来的机器学习技术,建立在结构风险最小化原理之上的,具有能在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广优点的学习算法[1].本文对用于分类的支持向量机做以介绍,并将其应用在噪声监测中,实现对产品质量进行分类的目的.
【机 构】
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五邑大学机电系,广东江门,529020
【出 处】
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2006年全国振动工程及应用学术会议
【发表日期】
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2006年8期
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