。用一個很簡單的例子來說明回歸，這個例子來自很多的地方，也在很多的open source的軟件中看到，比如說weka。大概就是，做一個房屋價值的評估系統，一個房屋的價值來自很多地方，比如說面積、房間
2018-10-15 10:19:03
回歸是數學建模、分類和預測中最古老但功能非常強大的工具之一。回歸在工程、物理學、生物學、金融、社會科學等各個領域都有應用，是數據科學家常用的基本工具。回歸通常是機器學習中使用的第一個算法。通過學習
2020-07-28 14:36:05
` 本帖最后由 訊飛開放平臺 于 2018-8-24 09:44 編輯
作為模式識別或者機器學習的愛好者，同學們一定聽說過支持向量機這個概念，這可是一個，在機器學習中避不開的重要問題。其實關于
2018-08-24 09:40:17
產業鏈中的地位，顯然易見，風電滑環滑環在風力發電系統中擔負著整個系統的動力，控制信號和數據傳輸功能，其精密度、可靠性及工作壽命直接影響到風力發電系統的性能。森瑞普風電滑環具有良好的耐低溫、高濕度、抗風沙
2012-09-06 17:09:26
老師讓我用labview做風電齒輪箱故障監測系統界面，好像很復雜，我一點頭緒都沒太有，哪位大神可以給我指點一下嗎？謝謝了
2014-08-01 16:37:12
針對通用無線分組業務(GPRS)小區流量預測問題,對幾種典型時序預測模型的性能進行了綜合分析。在總結時序預測模型使用步驟的基礎上,分析了自回歸(AR)、自回歸移動平均(ARIMA)和乘積季節自回歸
2010-05-06 09:03:47
Keras之ML~P：基于Keras中建立的回歸預測的神經網絡模型(根據200個數據樣本預測新的5+1個樣本)——回歸預測
2018-12-20 10:43:06
在 TensorFlow 實現簡單線性回歸的基礎上，可通過在權重和占位符的聲明中稍作修改來對相同的數據進行多元線性回歸。在多元線性回歸的情況下，由于每個特征具有不同的值范圍，歸一化變得至關重要
2020-08-11 19:35:23
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=6585本文介紹了用于渦輪槳距角控制的永磁同步發電機（PMSG）和高性能在線訓練遞歸神經網絡（RNN）的混合模糊滑模損失最小化控制的設計。反向傳播學
2021-07-12 07:55:17
申請理由：對于風電的震動監測的模擬和無線通信組網以及溫濕度的監測數據上報等，可用此板完成風機電機震動，無線組網和溫濕度部分的功能仿真和測試。項目描述：我們要自己做風電的主控系統，完成溫濕度、電機振動
2015-08-20 08:36:45
` 本帖最后由 Arvinhw 于 2015-5-5 17:16 編輯
關注四軸有一段時間了，在51MX也看過很多大神曬得配置貼。很明白想要制作一款靠譜的四軸飛行器，動力系統是核心！電機+電調
2015-05-05 15:10:21
可以把它驅動起來的，以下是我買的一個步進電機驅動模塊。步進電機選用的是：28BYJ48-H12這里在軟件編程上有一個比較重要參數需要了解一下，就是步距角。那么什么是步距角呢？度娘給你答案，可...
2021-07-08 07:27:17
本文主要介紹支持向量機、k近鄰、樸素貝葉斯分類 、決策樹、決策樹集成等模型的應用。講解了支持向量機SVM線性與非線性模型的適用環境，并對核函數技巧作出深入的分析，對線性Linear核函數、多項式
2021-09-01 06:57:36
奇數。與分類任務不同，在回歸任務中，特征向量與實值標量而不是標簽相關聯，KNN是通過對響應變量均值或加權均值來進行預測。惰性學習和非參數模型惰性學習是 KNN 的標志。惰性學習器，也稱為基于實例的學習器
2022-10-28 14:44:46
小菜鳥一枚 ，有哪位大神能提供部分基于支持向量積的分類鑒別問題的MATLAB編碼，思路過程，不勝感激
2017-04-03 18:54:28
基于CAN 總線通訊的變槳距風力發電控制系統[hide][/hide]
2009-09-11 01:08:00
ML之LoR：基于LoR(邏輯回歸)算法對乳腺癌腫瘤進行二分類預測(良惡性)
2019-06-18 07:06:39
控制系統每發一個步進脈沖信號，電機所轉動的角度。電機出廠時給出了一個步距角的值，如SS2304A42A型57步進電機給出的值為0.9°/1.8°（表示半步工作時為0.9°、整步工作時為1.8°），這個步距角可以稱之為‘電機固有步距角’，它不一定是電機工作時的實際步距角，實際步距角和驅動器有關。
2016-01-19 09:10:22
sklearn實例-用支持向量機分類器（SVC）識別手寫字體
2020-06-11 17:02:51
風電增速機具有效率高、傳動功率大、負載能力高、傳動比范圍大、體積小、重量輕、結構緊湊的特點。增速
機中的齒輪箱的結構復雜，各部件的相關性很高。箱體是封閉式結構，并不能開箱檢測齒輪箱
中若有硬金屬顆?；?/div>
2014-04-17 17:40:05
。 優點：在分類音頻，文本和圖像數據時，深度學習表現地非常出色。 缺點：與回歸一樣，深度神經網絡需要大量的數據進行訓練，所以它不被視為通用算法。 實現：Python的/ R 2.4。支持向量機支持向量機
2019-09-22 08:30:00
的力，都通過輪轂傳遞到傳動系統，再傳到風力機驅動的對象。輪轂也是控制葉片槳距（使葉片作俯仰轉動）的主要部件。激光跟蹤儀可用于輪轂各葉片安裝面平面度檢測、葉片安裝面與葉片安裝面之間的角度檢測、安裝面上螺孔
2023-10-17 15:36:01
摘要由于風速的隨機性與間歇性等特點，風力發電的功率是波動的。隨著風電場規模的增大,這種波動對風電并網的影響也越來越顯著。為了使風電機組平滑的輸出功率，目前已經有很多種功率控制方法。變速變槳距風電機
2021-07-06 06:16:09
支持向量機SVM理解篇
2020-06-14 09:05:32
急！急！急！變槳距變風速風力機仿真求指導
2013-05-20 15:51:08
隨著新能源時代的到來，綠色環保的清潔能源成為了新能源的發展的主題。人們也同樣向往著更好的生活環境。推動“兩個替代”、形成以清潔能源為主導，以電為中心的能源格局，決定了電源技術在未來能源發展中的關鍵性
2016-01-05 15:19:05
我的論文是變壓器在線監測 其中用到了支持向量機法 不知道怎么把該方法用到LabVIEW仿真中去現在特別著急 有懂的可以聯系我Q:319901127必有重謝
2015-03-21 09:10:11
有沒有人知道果蠅參數尋優與支持向量機結合應用到車牌識別中的呀？那個濃度判定函數，初始位置那些是怎么確定的
2016-12-22 15:59:34
統計學習方法C++實現之六 支持向量機（SVM）
2019-04-29 10:47:58
步進電機步距角精度是什么？步距角是步進電機一個脈沖轉動的角度，比如步距角是1.8°，而要轉動1.2°就轉不到，給出一個脈沖就轉1.8°了，就差了0.6°，精度就是不夠。步進驅動器有細分數，可以把步距
2021-07-08 10:05:57
步進電機怎么精確控制轉角，細分以后怎么計算步距角？直接計算脈沖的個數和頻率嗎？
2023-09-27 07:35:36
步進電機的步距角怎么改變 我的老機器 以前步進電機步距角是3.6度的 可是現在不好找了 怎么改下步距角才能用啊
2015-11-01 21:24:31
步進電機特性及步距角計算方法步距角θ可用下式計算：θ＝360°/(Zr×m)式中Zr是轉子齒數；m是運行拍數。步進電機作為執行元件，是機電一體化的關鍵產品之一, 廣泛應用在各種自動化控制系統中。隨著
2021-07-07 06:37:36
步進電機的步距角和步進角有什么區別？{:4_115:}
2013-04-30 10:12:55
步進電機的細分是一個步距角的脈沖數，可一個脈沖不是一個步距角嗎？？
2023-03-21 09:59:40
步進電機各相輪流接入整步電流后所產生的步距角叫做該步進電機的基本步距角。 F 相步進電機有 F 個繞組，這 F 個繞組要均勻地鑲嵌在定子上，因此定子的磁極數必定是 F 的整數倍，因此，轉子轉一圈
2015-12-28 22:19:35
正在研究風電，請各位指教
2021-10-24 16:21:33
的自恢復機制，且電解液損耗會導致壽命有限。然而，鋁電解電容是在kW級別的小風電系統的最好選擇。緩沖器電容減少了在功率半導體開關應用中的電流和電壓尖峰，可以保護半導體和減少總損耗和EMI。風輪機需要電容小于1
2011-01-27 10:32:07
廣闊，市場利潤可觀。組成風力發電系統的主要部件是塔架、發電機、齒輪增速器(一般為傳動效率高的行星齒輪傳動)、變槳偏航系統(按風力大小調整槳葉迎風面)、槳葉、聯軸器、電控系統等。傳統 2D 的上位機組態監控系統已經無法滿足現在的監控需求，新的 3D 立體組態監控系統將成為風電行業組態監控的新模式。
2021-07-12 07:19:22
1、如何建立一個模型來進行多元時間序列預測呢？ 下圖顯示了關于不同類型葡萄酒銷量的月度多元時間序列。每種葡萄酒類型都是時間序列中的一個變量?！ 〖僭O要預測其中一個變量。比如，sparkling
2022-11-30 15:33:53
電路的聯系，使機械上互不相連的兩根或多根轉軸自動地保持相同的轉角變化，或同步旋轉。電機的這種性能稱為自整步特性。在伺服系統中，產生信號一方所用的自整角機稱為發送機，接收信號一方所用自整角機稱為接收機
2019-06-12 04:20:21
本文介紹了用于渦輪槳距角控制的永磁同步發電機（PMSG）和高性能在線訓練遞歸神經網絡（RNN）的混合模糊滑模損失最小化控制的設計。反向傳播學習算法用于調節RNN控制器。PMSG速度使用低于額定速度
2021-07-12 06:46:57
，這就需要一個逆變電源，可是市面上根本就找不到符合容量，而且能適應風電環境和在旋轉中供電的產品，如果選擇一家電源專業廠家OEM，那會花去較多時間，設計周期不容許；2、后來更改設計，將主電源整流后在供給
2013-04-27 11:38:22
，基于數據間的相關性，構造協方差函數，通過Bayesian推理進行計算，與點秀的神經網絡、支持向量機相比，高斯
2021-06-30 06:59:08
基于支持向量機的預測函數控制
Predictive Functional Control Based on Support Vector Machine
2009-03-17 09:24:07
21 傳統的支持向量機是基于兩類問題提出的，如何將其有效地推廣至多類分類仍是一個研究的熱點問題。在分析比較現有支持向量機多類分類OVO方法存在的問題及缺點的基礎上，該文
2009-04-01 08:53:4812 為了提高信息系統的安全性，本文將基于統計學習理論的支持向量機方法應用到入侵檢測系統中，保證了在先驗知識不足的情況下,支持向量機分類器仍有較好的分類正確率，達到
2009-06-20 08:53:016 通過分析電機故障模式識別的原理，提出應用回歸型支持向量機進行電機故障特征學習和分類的方法；從回歸型支持向量機的基本原理出發，探討線性回歸與非線性回歸兩種情形，
2009-07-16 11:09:459 支持向量機是基于統計學習理論的模式分類器。它通過結構風險最小化準則和核函數方法，較好地解決了模式分類器復雜性和推廣性之間的矛盾。我們將其應用到石油預測的過程
2009-08-06 11:36:577 該文針對現有的加權支持向量機(WSVM)和模糊支持向量機(FSVM)只考慮樣本重要性而沒有考慮特征重要性對分類結果的影響的缺陷，提出了基于特征加權的支持向量機方法，即特征加權
2009-11-21 11:15:1815 在文本無關的說話人識別中，采用均值超向量作為特征向量的支持向量機系統性能已經超過了傳統的混合高斯-通用背景模型系統，但是信道的影響在均值超向量上仍然存在。該文對
2009-11-24 15:36:258 本文提出一種復合故障預測動態建模方法，將原有故障數據樣本經過參數相關性分析，按特征輸入支持向量回歸機建立相應的故障預測模型，可以很有效預測未來較長時間的數據
2009-12-14 11:58:4616 原油煉制中減壓塔側線產品是精制潤滑油的原料，其粘度測量對生產有重要意義。通過統計分析得出了影響側線產品粘度的主要因素，并采用支持向量機回歸方法建立粘度軟測量
2009-12-19 11:40:4110 本文分析了基于關聯度的混沌序列局域加權線性回歸預測法的缺點與不足，提出了一種新的基于向量范數的混沌序列局域加權線性回歸預測法。該新方法在原預測方法的基礎上，
2009-12-30 12:00:5512 短時交通流預測是動態導航系統中的重要技術，本文從城市道路交通流系統的高度復雜性特點出發，研究基于支持向量回歸的短時交通流預測方法。通過分析動態導航系統對短時
2010-01-22 15:47:546 的偏置量，使同樣的機床能加工出更高精度的零件。 中圖儀器PO40機床在機測量系統是一款具有 3 維 5 向探測功能的紅外觸發機床測頭，具有體積小、精度高、
2023-05-17 14:41:23
以城市電力負荷預測為應用背景，根據電力負荷的特點和支持向量機（SVM）方法在解決小樣本學習問題中的優勢，提出基于SVM的電力短期負荷預測模型，并使用粒子群優化算法優化
2010-12-30 16:07:0113 簡要介紹采用HART協議的電子鼻系統和其電子元件，利用連續相位的FSK調制和解調技術使數據傳輸受到最小擾動。著重說明支持向量機算法適合在小樣本數據情況，其核函數可以向高維空間非線性映射的優點.對系統
2015-12-31 09:23:4511 本文提出在移動平均法中引入加權，利用預測期與歷史各期的單變量回歸，將系數作歸一化處理作為權重， 進行話務量的預測。文章以真實場景中的實驗結果證明了本文所提方法的有效性。
2016-01-04 17:13:4910 因子分析和支持向量機的信息系統風險評價_伍瀏陽
2017-01-03 17:41:580 大數據中邊界向量調節熵函數支持向量機研究_林蔚
2017-01-07 19:08:430 基于支持向量機的圖書館借閱量預測_王麗華
2017-03-16 08:59:470 偏最小二乘回歸在氣溫預測中的研究與應用_汪春輝
2017-03-14 08:00:000 光滑分段孿生支持向量機_吳青
2017-03-19 19:04:390 針對基于遞推下降法的多輸出支持向量回歸算法在模型參數擬合過程中收斂速度慢、預測精度低的情況，使用一種基于秩2校正規則且具有二階收斂速度的修正擬牛頓算法（ BFGS）進行多輸出支持向量回歸算法的模型
2017-12-05 11:08:091 多樣化的方法。首先，介紹基于支持向量回歸技術的算法交易模型；然后，基于常用指標，構造了若干導出指標，用于股票價格的短期預測。這些指標，刻畫了近期價格運動的典型模式、超買／超賣市場狀態，以及背離市場狀態。對這些指
2017-12-05 15:30:510 為了提高移動機器人定位精度，提出了一種基于正交編碼器和陀螺儀的輪式移動機器人定位系統，建立機器人的定位模型和運動學模型。研究了支持向量回歸（SVR）算法，為獲得更好的魯棒性，對目標函數誤差平方進行
2017-12-12 14:46:5147 針對離群點在機場能源數據的預測和分析中存在干擾等問題，建立了一種基于改進模糊支持向量回歸（ FSVR）的機場能源需求預測模型。首先，采用模糊統計法對測試樣本集、系統參數和模型輸出進行分析，推導出符合
2017-12-19 15:21:170 孿生參數化不敏感支持向量回歸機（twin parametric insensitlve support vector regression，簡稱TPISVR）是一種新型機器學習方法．與其他回歸方法
2017-12-22 14:32:552 針對現有的故障預測技術無法從整體上反映系統性能下降趨勢等問題，提出一種基于健康度分析的故障預測方法。首先，在支持向量機回歸算法基礎上構造多輸出支持向量機，以實現健康度的多步預測，并提出一種和聲
2017-12-29 11:24:030 空氣間隙的擊穿電壓與放電起始前的電場分布特征存在多維非線性關系。為了實現空氣間隙的擊穿電壓預測，以電場特征集作為輸入，以間隙在加載電壓下是否擊穿作為輸出，采用支持向量分類機建立擊穿電壓預測模型。針對
2018-01-05 16:46:400 降溫負荷持續增長已成為中國南方夏季最大負荷屢創新高的重要原因。提出了一種基于信息熵和變精度粗糙集優化的不確定支持向量機方法，用于中長期降溫負荷預測。方法通過挖掘數據中的相互關系去除冗余信息，從輸入
2018-01-14 14:08:5217 ，有利于降低經驗風險和減小置信范圍，因此被眾多預測模型所采用，例如將支持向量回歸機（ Support Vector Regression，SVR）用來預測短期的交通流；用于生態旅游經濟的預測；用于預測提供給火電廠的煤炭質量等。在電力行業，SVR模型也得到了普遍應用。 針對用電負荷的周期
2018-01-25 13:56:210 經驗模式分解（CEEMD）將原始風電功率時間序列分解成幾個固有模態函數（IMFs）;對每個IMF分量單獨建立膜計算優化算法優化支持向量機（MCO-SVR）的模型進行預測；疊加全部IMF分量的預測值作為最終的預測結果。建立包括單一的支持向
2018-03-13 11:13:340 預測精度是電力負荷預測的重要指標。為增強預測精度，提出基于小波變異果蠅優化的支持向量機預測模型（WFOAAM-LSSVM）。利用小波對負荷數據進行預處理，分解成不同尺度的負荷曲線，加強歷史數據規律性
2018-04-13 14:56:180 支持向量機結合了感知機和logistic回歸分類思想，假設訓練樣本點(xi,yi)到超平面H的幾何間隔為γ(γ>0)，由上節定義可知，幾何間隔是點到超平面最短的距離，如下圖的紅色直線：
2018-11-23 08:58:49
4778 
針對金融數據的非線性、時變性、隨機性、模糊性、不確定性等特點，提出一種嶄新的智能支持向量回歸模型，并且運用一種新型的遺傳算法優選模型參數。實驗結果表明，所提出的智能支持向量回歸模型預測金融數據比BP神經網絡模型預測精度高、速度快。
2018-12-20 16:35:261 支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一 種監督式學習的方法，它廣泛的應用于統計分類以及回歸分析中。
2020-01-28 16:01:0020744 
，結構風險則是由置信域決定的。置信域也就是推廣性的界，主要是由維度大小和樣本數量決定的。機器學習的算法有很多種，可以運用到指標預測和數模調參方面的算法主要包括支持向量回歸機、隨機決策森林、多元自適應回歸樣條、深度學習、k最近鄰、核脊回歸、協同過濾和概率矩陣分解、神經網絡、隨機梯度、廣義回歸神經網絡等。
2020-07-28 09:37:081099 為了提高花粉濃度預報的準確率，解決現有花粉濃度預報準確率不高的問題，提出了一種基于粒子群優化（PSO）算法和支持向量機（SVM）的花粉濃度預報模型。首先，綜合考慮氣溫、氣溫日較差、相對濕度、降水量
2020-10-28 16:54:007 為了解決增量式最小二乘孿生支持向量回歸機存在構成的核矩陣無法很好地逼近原核矩陣的問題提出了一種増量式約簡最小二乘孿生攴持向量回歸機（ IRLSTSVR）算法。該算法首先利用約簡方法，判定核矩陣列向量
2021-03-24 17:12:0015 支持向量機（SVM）是一種基于統計學習理論的有監督機器學習算法，具有優秀的泛化和低數據要求的回歸與分類建模能力，被廣泛應用于智能交通系統的數據分析與挖掘建模中。首先對SVM算法的基本原理和開源工具
2021-04-11 10:37:344 為了探索基于樣本教據的煤礦瓦斯爆炸風險預測，依據夲質安全理念構建了預測瓦斯爆炸風險的指標集，結合機器學習與特征優化算法提出了信息増益（ information gair，）與支持向量
2021-05-28 15:20:043 電力預測是一項重要的工程應用。為了解決多層次粒度支持向量回歸機（ Dynamical Granular Support Vector Regression machine， DGSVRM）預測電力
2021-06-16 11:21:116 準確預測未來人口數量，對制定相關經濟政策具有現實意義。文中針對人口中長期預測影響因素較復雜、可用歷史數據較少、單一模型局限性等特點，構建了灰色預測和支持向量機的組合預測模型。該模型將灰色預測模型
2021-06-17 15:30:0719 基于Logistic回歸的山鸴尾預測
2022-12-13 14:53:070 根據機器學習相關介紹（10）——支持向量機（低維到高維的映射），支持向量機可通過引入φ(x)函數，將低維線性不可分問題轉換為高維線性可分問題。
2023-05-20 10:41:34501 
支持向量機可求解二分類問題。當需要求解多分類問題時，支持向量機可將二分類問題的求解方式轉化為多分類問題的求解方式
2023-06-30 16:07:58272 假設測試樣本需被分為三類，首先需構建三個支持向量機模型
2023-07-05 16:08:09285 
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