第二章 支持向量机基本原理1概述支持向量机(Support Vector Machine)是建立在统计学习理论(Statistical Learning TheorySLT)基础上的新一代机器学习方法由贝尔实验室的Vapnik等人于20世纪90年代研究并迅速发展起来最近一些应用表明支持向量机方法显示出较传统方法更好的适应和推广能力在解决有限样本非线性及高维模式识别问题中表现出了许多特有的优势该算法
第二章 支持向量机基本原理1概述支持向量机(Support Vector Machine)是建立在统计学习理论(Statistical Learning TheorySLT)基础上的新一代机器学习方法由贝尔实验室的Vapnik等人于20世纪90年代研究并迅速发展起来最近一些应用表明支持向量机方法显示出较传统方法更好的适应和推广能力在解决有限样本非线性及高维模式识别问题中表现出了许多特有的优势该算法
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数据分类算法基本原理数据分类是数据挖掘中的一个重要题目数据分类是指在已有分类的训练数据的基础上根据某种原理经过训练形成一个分类器然后使用分类器判断没有分类的数据的类别注意数据都是以向量形式出现的如< …>支持向量机是一种基于分类边界的方法其基本原理是(以二维数据为例):如果训练数据分布在二维平面上的点它们按照其分类聚集在不同的区域基于分类边界的分类算法的目标是通过训练找到这些分类之间的边界(直线
SVG与SVC一SVG组成:一个基本的静止无功发生器系统应该包括变流电路信号检测电路驱动电路储能电容连接电抗及数字信号处理器等组成部分交流侧所接的电感L和电容C的作用分别为阻止高次谐波进入电网和吸收相时产生的过电压无论是电压型还是电流型的SVG其动态补偿的机理是相同的但考虑到实际应用的效能大多采用电压型的电路结构静止无功发生器系统是应无功补偿快速准确
静止无功发生器? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?——(SVG)原理简介静止无功发生器 (SVG) 是指采用全控型电力电子器件组成的桥式变流器来进行动态无功补偿的装置 SVG 的思想早在 20 世纪 70 年代就有人提出 1980 年日本研制出了 20MVA 的采用强迫换相晶闸管桥式电路的 SVG1991 年和 1994 年日本和美国分别研制成功了80MVA 和 10OMVA 的采用
静止无功发生器 ——(SVG)原理简介静止无功发生器 (SVG) 是指采用全控型电力电子器件组成的桥式变流器来进行动态无功补偿的装置 SVG 的思想早在 20 世纪 70 年代就有人提出 1980 年日本研制出了 20MVA 的采用强迫换相晶闸管桥式电路的 SVG1991 年和 1994 年日本和美国分 别研制成功了80MVA 和 10OMVA 的采用
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万方数
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