决策导向无环图相关论文
在工业化的连铸钢板坯生产过程中,钢厂针对连铸坯质量的评价与分类依然主要依靠人工经验。本文基于连铸坯冷酸蚀图像中的缺陷进行......
生产过程的故障诊断一直以来都是流程工业所重视的关键问题之一。深入开展工业过程故障诊断的研究和应用对保障运行安全和提高经济......
支持向量机(SVM)本质上是2值分类器,为解决多类分类问题,决策导向无环图支持向量机(DDAGSVM)是常见的方法之一.在分析DDAGSVM分类......
在工业过程中,有效的过程监测与故障诊断是保证生产安全、提高产品质量和经济效益的关键。而随着工业技术的发展和计算机在工业上......
支持向量机最初是针对两类分类问题提出的，如何有效地将其推广到多类分类问题仍是一项有待研究的课题。本文介绍了现有的具有代表性......
决策导向无环图支持向量机（DDAGSVM）是一种典型的SVM多类分类算法,然而传统SVM决策分类器存在误差积累,其推广能力有待进一步提高。......
在多目标识别中,决策导向无环图支持向量机(DDAGSVM)是一种有效的方法。但在分类过程中它存在误差累积现象。在分析此问题的基础上......
支持向量机（Support vector machine,SVM）是利用离在线数据自动建立故障诊断模型的智能方法,它在多故障诊断时,必须先进行多分类扩展......
为了解决图像语义分类中的训练数据不对称、小样本训练和噪声数据这3个难题,提出结合主动反馈的图像多分类框架。该框架将主动选择......
