發(fā)布時(shí)間：2019-04-16 20:02

【摘要】：為解決設(shè)備使用預(yù)測(cè)的問(wèn)題,給出支持向量機(jī)(SVM)的改進(jìn)算法及基于距離的模式識(shí)別算法。使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)得到SVM的最優(yōu)分類(lèi)超平面,運(yùn)用確認(rèn)數(shù)據(jù)的特征集作為分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測(cè)分類(lèi)結(jié)果,將分類(lèi)結(jié)果與概率相結(jié)合作為模式識(shí)別算法的輸入,算法輸出為某個(gè)固定模式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)算法相比,以改進(jìn)的SVM分類(lèi)結(jié)果為輸入的模式識(shí)別算法準(zhǔn)確性更高,可廣泛應(yīng)用在二值輸入的模式識(shí)別算法中。
[Abstract]:In order to solve the problem of equipment usage prediction, an improved algorithm of support vector machine (SVM) and a distance-based pattern recognition algorithm are presented. The optimal classification hyperplane of SVM is obtained by training data. The feature set of confirmed data is used as the classification standard to predict the classification result. The classification result is combined with the probability as the input of the pattern recognition algorithm, and the output of the algorithm is a fixed pattern. The experimental results show that the improved SVM classification algorithm is more accurate than the traditional algorithm and can be widely used in binary input pattern recognition algorithm.
【作者單位】： 首都師范大學(xué)信息工程學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.4;TP18

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10 ;[J];;年期

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本文編號(hào)：2459062