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基于L-SVM的太阳能短期上网发电量预测方法研究 被引量:6
1
作者 路小娟 郭琦 董海鹰 《兰州交通大学学报》 CAS 2014年第4期36-39,共4页
对光伏上网发电量进行短期预测,可以为电力部门的调度以及用电计划的调整提供参考.提出了一种基于最小二乘支持向量机(least square support vector machines,LS-SVM)对短期光伏上网发电量的预测方法,LSSVM方法具有好的泛化能力.以甘肃... 对光伏上网发电量进行短期预测,可以为电力部门的调度以及用电计划的调整提供参考.提出了一种基于最小二乘支持向量机(least square support vector machines,LS-SVM)对短期光伏上网发电量的预测方法,LSSVM方法具有好的泛化能力.以甘肃某地区电厂的并网发电全年实测数据为实例,同时考虑到短期太阳辐射和光伏电池温度对光伏发电量的影响,建立了基于LS-SVM的短期预测模型.与现有的前向神经网络预测方法进行比较,实验结果表明,该方法能获得更好的预测效果,具有一定的应用潜力. 展开更多
关键词 短期预测 上网发电量 太阳能发电
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基于AE信号与优化SVM的刀具磨损状态识别 被引量:6
2
作者 张锴锋 袁惠群 +1 位作者 聂鹏 王佳林 《测控技术》 CSCD 2015年第11期20-23,28,共5页
根据小波包变换理论,对刀具磨损声发射(AE)信号进行滤波和能量特征值提取。采用分步式扫描的方法对传统的盒计数法进行改进,并利用改进的盒计数法计算滤波后信号的广义分形维数特征值。以上述提取的特征值为备选特征,采用支持向量机(SVM... 根据小波包变换理论,对刀具磨损声发射(AE)信号进行滤波和能量特征值提取。采用分步式扫描的方法对传统的盒计数法进行改进,并利用改进的盒计数法计算滤波后信号的广义分形维数特征值。以上述提取的特征值为备选特征,采用支持向量机(SVM)作为分类器,利用量子遗传算法(QGA)首先对分类器的输入特征进行筛选,之后对分类器的模型参数进行优化。利用优化后的分类器对测试样本进行分类,测试结果表明,该方法可以对刀具磨损状态进行有效识别。 展开更多
关键词 小波包 AE信号 广义分形维数 支持向量机 量子遗传算法
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一种基于SVM的低空飞行冲突探测算法 被引量:9
3
作者 韩冬 张学军 +1 位作者 聂尊礼 管祥民 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期576-582,共7页
随着低空飞行密度不断增加,低空航行安全已引起广泛关注,由于低空环境复杂,低空飞行受地面障碍物和天气影响比商用航空显著,传统的空中交通警戒与防撞系统(TCAS)和其他冲突探测方法并不适用于低空密集飞行环境。针对传统探测方法计算量... 随着低空飞行密度不断增加,低空航行安全已引起广泛关注,由于低空环境复杂,低空飞行受地面障碍物和天气影响比商用航空显著,传统的空中交通警戒与防撞系统(TCAS)和其他冲突探测方法并不适用于低空密集飞行环境。针对传统探测方法计算量大、适用性差的不足,引入支持向量机(SVM)的二元分类方法,通过对本机和周边飞机航迹归一化处理,采用智能优化算法对关键参数进行优化,利用模拟数据对分类器进行预先训练,实现了适用于低空飞行的高效冲突探测。以大量的仿造数据对算法有效性进行了测试验证,结果表明漏警率和误警率分别控制在约0.1%和6%,克服了传统确定型方法与概率型方法难以兼顾效率与适用性的缺陷。 展开更多
关键词 通用航空 冲突探测 支持向量机(svm) GA-PSO 智能优化算法
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基于信息粒化的SVM时序回归预测 被引量:10
4
作者 彭勇 陈俞强 《计算机系统应用》 2013年第5期163-167,206,共6页
为了提高SVM的学习效率和泛化能力,首先利用一种信息粒化算法对原始数据进行预处理,该算法能将样本空间划分为多个粒(子空间),降低样本规模,节省时间复杂度.然后将模糊粒化后的信息利用SVM进行回归分析,同时利用交叉验证选出最优的分类... 为了提高SVM的学习效率和泛化能力,首先利用一种信息粒化算法对原始数据进行预处理,该算法能将样本空间划分为多个粒(子空间),降低样本规模,节省时间复杂度.然后将模糊粒化后的信息利用SVM进行回归分析,同时利用交叉验证选出最优的分类器调节参数,可降低分类器的复杂性和提高分类器的泛化能力,避免出现过学习和欠学习.最后通过预测上证指数的实验验证了该算法具有优越的特性,能够较为准确的进行时序回归预测. 展开更多
关键词 信息粒化 支持向量机 泛化能力 回归预测
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基于ABC-SVM和PSO-RF的光伏微电网日发电功率组合预测方法研究 被引量:26
5
作者 王小杨 罗多 +2 位作者 孙韵琳 李超 李进 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期177-183,共7页
综合考虑气象因素,使用ABC-SVM方法,对历史的气象数据和光伏出力数据进行训练,依据发电量情况将气象数据分为4类;之后在4类气象情况下各选取上万条数据,使用PSO-RF模型分别训练每组数据,得到4个带不同参数的模型;最后根据每天的气象情... 综合考虑气象因素,使用ABC-SVM方法,对历史的气象数据和光伏出力数据进行训练,依据发电量情况将气象数据分为4类;之后在4类气象情况下各选取上万条数据,使用PSO-RF模型分别训练每组数据,得到4个带不同参数的模型;最后根据每天的气象情况运行不同的模型。验证本组合方法之后发现,通过气象分类后得到的模型,可大幅提高光伏发电量预测的效果。 展开更多
关键词 光伏发电量预测 支持向量机 粒子群优化 人工蜂群 随机森林 微电网
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广义超球面SVM研究 被引量:3
6
作者 张新峰 刘垚巍 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期1807-1816,共10页
超球面支撑向量机是不均衡样本分类的一种重要方法.然而,目前引入间隔的超球面支撑向量机中,当一类样本集中不存在支撑向量时,两类样本之间的间隔解是不确定的;在两类样本均存在正常支撑向量的情况下,两类样本之间的间隔为零.间隔不确... 超球面支撑向量机是不均衡样本分类的一种重要方法.然而,目前引入间隔的超球面支撑向量机中,当一类样本集中不存在支撑向量时,两类样本之间的间隔解是不确定的;在两类样本均存在正常支撑向量的情况下,两类样本之间的间隔为零.间隔不确定或为零在很大程度上影响分类器的推广性能.为此提出了一种广义的超球面支撑向量机算法,通过引入参数n和b,理论推导得出n>b,这样可以保证获得不为零的间隔解.理论分析和实验结果表明,所提供算法在具有较小经验风险的同时,可获得较好的推广性能. 展开更多
关键词 广义超球面支撑向量机 不均衡分类 间隔 推广性能 支撑向量
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基于EMD-SVM的小型发电机组物理声源灵敏度分析 被引量:3
7
作者 景亚兵 刘昌文 +3 位作者 毕凤荣 石纯放 刘春朝 田从丰 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期1077-1083,共7页
为了解决无法直接得到小型发电机组的物理声源及其灵敏度的问题,采用经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)协同分析的方法,开展噪声信号盲源分离,提取独立分量(IC)并识别主要物理声源,以测点声压级、机组功率和独立分量的声压级作为样本... 为了解决无法直接得到小型发电机组的物理声源及其灵敏度的问题,采用经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)协同分析的方法,开展噪声信号盲源分离,提取独立分量(IC)并识别主要物理声源,以测点声压级、机组功率和独立分量的声压级作为样本数据建立支持向量机回归模型,推导灵敏度计算函数,计算主要物理声源的灵敏度,得到了小型发电机组主要物理声源对辐射噪声的影响率.研究结果表明:影响该小型发电机组辐射噪声的主要因素有功率、配气机构噪声和驱动平衡轴的齿轮噪声,应用EMD-SVM协同分析可得到物理声源灵敏度,对于噪声控制具有重要指导意义. 展开更多
关键词 小型发电机组 物理声源 灵敏度 经验模态分解 支持向量机
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不同特征向量下基于SVM的短期风速预测 被引量:6
8
作者 黄润兰 余志 +1 位作者 邓院昌 曾雪兰 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期866-871,共6页
选取广东省某风电场的测风数据,运用支持向量机(SVM)的方法对其进行短期风速预测。为提高预测的精度,通过LIBSVM回归机的交叉验证函数确定最优参数,建立4种不同输入特征向量组合(风速序列、风速和风向、风速和气压、风速风向和气压)的模... 选取广东省某风电场的测风数据,运用支持向量机(SVM)的方法对其进行短期风速预测。为提高预测的精度,通过LIBSVM回归机的交叉验证函数确定最优参数,建立4种不同输入特征向量组合(风速序列、风速和风向、风速和气压、风速风向和气压)的模型,分别预测该风场的短期风速,并对4种模型的预测误差进行分析和比较。实验结果表明:气压不宜作为输入特征向量;选用风速和风向作为输入特征向量的模型,预测效果最理想,其平均绝对百分比误差为12.8%。 展开更多
关键词 短期风速预测 风力发电 支持向量机(svm) 输入特征向量
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基于GMKL-SVM的模拟电路故障诊断方法 被引量:28
9
作者 张朝龙 何怡刚 +2 位作者 袁莉芬 李志刚 项胜 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期1989-1995,共7页
提出了一种新颖的基于广义多核支持向量机(GMKL-SVM)的模拟电路故障诊断方法。首先,应用Haar小波分析提取被测电路时域响应信号的小波系数作为特征参量,并生成样本数据;然后,基于样本数据,应用量子粒子群算法对GMKL-SVM的参数进行优化,... 提出了一种新颖的基于广义多核支持向量机(GMKL-SVM)的模拟电路故障诊断方法。首先,应用Haar小波分析提取被测电路时域响应信号的小波系数作为特征参量,并生成样本数据;然后,基于样本数据,应用量子粒子群算法对GMKL-SVM的参数进行优化,并以此建立基于GMKL-SVM的故障诊断模型,用于区分模拟电路的各个故障。实例电路的单故障和双故障诊断实验结果表明,所提出的GMKL-SVM方法能较好地实现模拟电路故障诊断,与传统的GMKL-SVM方法相比,表现出了更好的性能,获得了更高的故障诊断正确率。 展开更多
关键词 模拟电路 故障诊断 小波变换 广义多核支持向量机 量子粒子群算法
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LS-SVM误差补偿的广义预测控制 被引量:3
10
作者 翟永杰 李海丽 +1 位作者 王东风 韩璞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第3期192-194,共3页
广义预测控制(Generalized Predictive Control,GPC)汲取了DMC(Dynamic Matrix Control)、MAC(Model AlgorithmicControl)中的多步预测优化策略,抗负载扰动、随机噪声、时延变化等能力强,且选取模型参数少,利于控制。然而,据研究发现GP... 广义预测控制(Generalized Predictive Control,GPC)汲取了DMC(Dynamic Matrix Control)、MAC(Model AlgorithmicControl)中的多步预测优化策略,抗负载扰动、随机噪声、时延变化等能力强,且选取模型参数少,利于控制。然而,据研究发现GPC对模型失配问题有一定的局限性。最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)是在支持向量机的研究基础上发展而来的,具有良好的回归、分类功能。在认真学习LS-SVM原理的基础上,提出了基于LS-SVM误差补偿的广义预测控制,并选择两个模型进行了仿真实验。通过与常规GPC的比较,表明了该算法具有更优的控制性能。 展开更多
关键词 广义预测控制 最小二乘支持向量机 误差补偿
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基于SVM和广义粗糙度特征的航空发动机振动故障诊断方法 被引量:2
11
作者 吴娅辉 李新良 +1 位作者 洪宝林 张大治 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期2445-2449,共5页
通过对航空发动机振动信号进行小波分解,依据多尺度空间局部能量分布和粗糙性提取基于子带信号能量加权广义粗糙度特征实现对振动情况的描述.然后将上述特征送入支持向量机(support vectormachine,简称SVM)分类器进行训练,根据分类器的... 通过对航空发动机振动信号进行小波分解,依据多尺度空间局部能量分布和粗糙性提取基于子带信号能量加权广义粗糙度特征实现对振动情况的描述.然后将上述特征送入支持向量机(support vectormachine,简称SVM)分类器进行训练,根据分类器的输出结果判断航空发动机的工作状态和故障类型.通过对实测航空发动机试车时得到的振动信号的实验分析结果表明,该算法可以有效地识别发动机的振动故障. 展开更多
关键词 航空发动机 振动分析 广义粗糙度 支持向量机(svm) 小波 故障诊断
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人脸特征选择中的SVM泛化误差估计 被引量:3
12
作者 李伟红 龚卫国 +1 位作者 杨利平 辜小花 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期1452-1458,共7页
为了研究在人脸特征选择中用支持向量机(SVM)泛化误差界作特征选择判据的有效性问题,结合过滤(Filter)和封装(Wrapper)模型构造了人脸特征选择及识别的新框架,将小波变换(WT)和核主元分析(KPCA)作为Filter模型,最小化SVM的VC维(VC)留一... 为了研究在人脸特征选择中用支持向量机(SVM)泛化误差界作特征选择判据的有效性问题,结合过滤(Filter)和封装(Wrapper)模型构造了人脸特征选择及识别的新框架,将小波变换(WT)和核主元分析(KPCA)作为Filter模型,最小化SVM的VC维(VC)留一法(LOO)误差界及支持向量span误差界作为Wrapper模型的特征选择判据;通过递归特征排除法(RFE)在UMIST人脸图像库上进行人脸特征选择及识别实验。实验结果表明:判据为VC维的LOO误差界和支持向量span误差界时,特征维数可以分别降低到80和70,而分类识别率仍然能达到94%以上,表明本文所提出的特征选择判据和特征搜索策略是解决人脸特征选择问题的一种有效方法。 展开更多
关键词 svm泛化误差界 人脸特征选择 Filter模型 Wrapper模型 递归特征排除法
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基于云模型的并行蚁群-SVM分类方法 被引量:4
13
作者 余桂兰 陈珂 左敬龙 《计算机技术与发展》 2014年第4期131-134,共4页
支持向量机(SVM)是一种高效的分类识别方法,在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,但SVM不利于海量数据的挖掘。为了改善SVM对大样本数据的适应性,提高算法的收敛速度,利用云模型来优化并行蚁群算法,提出了一种基于云模型的并... 支持向量机(SVM)是一种高效的分类识别方法,在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,但SVM不利于海量数据的挖掘。为了改善SVM对大样本数据的适应性,提高算法的收敛速度,利用云模型来优化并行蚁群算法,提出了一种基于云模型的并行蚁群-SVM网页分类方法。将蚂蚁当前位置坐标作为云滴的两个参数,用逆向云发生器产生信息云的三个数字特征,采用不同的方法来更新蚂蚁的信息素,比较真实地体现了现实蚁群的运作情况,达到了实时动态更新的效果。通过对比测试,验证了CPACA-SVM方法在准确率和召回率上均有明显提高,具有较好的分类效果。 展开更多
关键词 云模型 逆向云发生器 并行蚁群算法 支持向量机 网页分类
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基于SVM技术的精简极速学习机 被引量:6
14
作者 申丰山 王黎明 张军英 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期107-110,132,共5页
针对极速学习机(ELM)性能过分依赖于隐层节点稠密的单隐层前馈神经网络(SLFN)问题,提出了适用于多类分类的精简型ELM,即SVM-ELM(基于支持向量机优化的ELM).该方法大幅削减隐层节点数为类别数,同时通过SVM技术优化每个节点的线性决策函数... 针对极速学习机(ELM)性能过分依赖于隐层节点稠密的单隐层前馈神经网络(SLFN)问题,提出了适用于多类分类的精简型ELM,即SVM-ELM(基于支持向量机优化的ELM).该方法大幅削减隐层节点数为类别数,同时通过SVM技术优化每个节点的线性决策函数,显著提高单个节点的决策水平,为ELM的宏观决策提供有利条件.在HCL2000,MNIST和USPS等公共数据集上的实验表明:该方法能够减少节点数目而不损害学习精度,当类别数为10时,基于SVM-ELM方法构造的10节点SLFN泛化性能即可超越基于原始ELM方法构造的包含成千上万个隐层节点SLFN的泛化性能. 展开更多
关键词 极速学习机(ELM) 单隐层前馈神经网络(SLFN) 支持向量机(svm) 多类分类 泛化性能
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基于PSO优化LS-SVM的GPRS工业控制网络时延预测 被引量:4
15
作者 田中大 高宪文 李琨 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期1377-1380,共4页
针对GPRS工业控制网络,采用Socket通信方式搭建了测试平台,在此平台上使用TCP和UDP两种协议对GPRS网络实际时延进行了测试和分析,给出了现场应用中的指导意见.基于时间序列分析,采用粒子群优化的最小二乘支持向量机的方法对GPRS工业控... 针对GPRS工业控制网络,采用Socket通信方式搭建了测试平台,在此平台上使用TCP和UDP两种协议对GPRS网络实际时延进行了测试和分析,给出了现场应用中的指导意见.基于时间序列分析,采用粒子群优化的最小二乘支持向量机的方法对GPRS工业控制网络时延进行了预测.仿真结果表明,该方法能较好地预测GPRS网络的时延,为之后的网络预测控制提供了良好的基础. 展开更多
关键词 通用分组无线服务 粒子群优化 最小二乘支持向量机 时延 预测
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基于PAC-Bayes边界理论的SVM模型选择方法 被引量:2
16
作者 汤莉 赵政 宫秀军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第6期27-32,共6页
PAC-Bayes边界理论融合了贝叶斯定理和随机分类器的结构风险最小化原理,它作为一个理论框架,能有效评价机器学习算法的泛化性能。针对支持向量机(SVM)模型选择问题,通过分析PAC-Bayes边界理论框架及其在SVM上的应用,将PAC-Bayes边界理... PAC-Bayes边界理论融合了贝叶斯定理和随机分类器的结构风险最小化原理,它作为一个理论框架,能有效评价机器学习算法的泛化性能。针对支持向量机(SVM)模型选择问题,通过分析PAC-Bayes边界理论框架及其在SVM上的应用,将PAC-Bayes边界理论与基于交叉验证的网格搜索法相结合,提出一种基于PAC-Bayes边界的SVM模型选择方法(PBB-GS),实现快速优选SVM的惩罚系数和核函数参数。UCI数据集的实验结果表明该方法优选出的参数能使SVM具有较高的泛化性能,并具有简便快速、参数选择准确的优点,能有效改善SVM模型选择问题。 展开更多
关键词 概率近似正确性学习(PAC)-贝叶斯边界 支持向量机 模型选择 泛化性能
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ELMs和SVMs在多分类问题上的泛化性能比较 被引量:5
17
作者 卢欣欣 潘丽平 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第10期262-267,278,共7页
多分类问题是机器学习、数据挖掘领域的重要研究内容。在文本分类、语音识别、图像识别、基因检测等方面有广泛的应用。通过在UCI数据集对极限学习机算法ELMs(ELM,KELM)和支持向量机算法SVMs(SVM,LSSVM)在多分类问题上的表现进行详细比... 多分类问题是机器学习、数据挖掘领域的重要研究内容。在文本分类、语音识别、图像识别、基因检测等方面有广泛的应用。通过在UCI数据集对极限学习机算法ELMs(ELM,KELM)和支持向量机算法SVMs(SVM,LSSVM)在多分类问题上的表现进行详细比较,得出以下结论:ELMs相较于SVM在多分类问题上有更高的分类准确率,而且随着分类数目的增加,ELMs的泛化能力相较于SVM提高越多,但是ELMs对于LSSVM并没有得到上述结论;ELMs相较于SVMs对数据的类别数目不敏感,分类准确率随类别数目增加下降不明显;ELMs相较于SVMs在多分类问题上所需计算代价更小,且拥有更快的学习和训练速度,适用于多分类问题。 展开更多
关键词 极限学习机(ELM) 核极限学习机(KELM) 支持向量机(svm) 最小二乘支持向量机(LSsvm) 多分类问题 泛化能力
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基于LS-SVM的小水电站年发电量智能预测模型 被引量:5
18
作者 吴德会 虞耀君 《中国农村水利水电》 北大核心 2007年第2期93-95,98,共4页
针对小水电站年发电量序列的特点,将最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)回归模型引入年发电量预测领域,并给出了相应的过程和算法。与常规基于人工神经网络(artificial neural net-works,ANN)的智能预测... 针对小水电站年发电量序列的特点,将最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)回归模型引入年发电量预测领域,并给出了相应的过程和算法。与常规基于人工神经网络(artificial neural net-works,ANN)的智能预测方法比较,该模型优点是明显的:①将神经网络迭代学习问题转化为直接求解多元线性方程;②整个训练过程中有且仅有一个全局极值点,确定了预测的稳定性。最后,一个实际的预测例子表明:该模型实现容易、预测准确,适用于小水电站预测。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机(LS-svm) 小水电站 年发电量 时间序列 预测
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一种改进的结合K近邻法的SVM分类算法 被引量:11
19
作者 殷小舟 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2009年第11期2299-2303,共5页
在对支持向量机在超平面附近容易对测试样本造成错分进行研究的基础上,改进了将支持向量机分类和k近邻分类相结合的方法,形成了一种新的分类器。在分类阶段计算待识别样本和最优分类超平面的距离,如果距离差大于给定阈值可直接应用支持... 在对支持向量机在超平面附近容易对测试样本造成错分进行研究的基础上,改进了将支持向量机分类和k近邻分类相结合的方法,形成了一种新的分类器。在分类阶段计算待识别样本和最优分类超平面的距离,如果距离差大于给定阈值可直接应用支持向量机分类,否则用最佳距离k近邻分类。数值实验表明,使用支持向量机结合最近邻分类的分类器分类比单独使用支持向量机分类具有更高的分类准确率。 展开更多
关键词 支持向量机 K近邻法 泛化错误 最佳距离度量
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一种结合SVM学习的产生式依存分析方法 被引量:5
20
作者 罗强 奚建清 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2007年第4期21-26,41,共7页
本文提出了一种结合SVM学习和产生式模型的依存分析方法。该方法用产生式模型的分析错误对SVM分类器进行训练。为进一步提高分析精度,采用扩大寻优范围的动态规划算法对产生式模型的分析结果进行错误估计,同时引入范围参数,使得寻优范... 本文提出了一种结合SVM学习和产生式模型的依存分析方法。该方法用产生式模型的分析错误对SVM分类器进行训练。为进一步提高分析精度,采用扩大寻优范围的动态规划算法对产生式模型的分析结果进行错误估计,同时引入范围参数,使得寻优范围可以根据实际情况进行调整。本方法在不牺牲分类性能的前提下,有效减少了训练SVM分类器所依赖的支撑向量数。在对哈工大中文树库语料上的对比测试结果表明,该方法的依存分析精度达到86.4%,具有很强的依存分析能力。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 中文依存分析 产生式概率模型 svm学习 SMO 动态规划算法
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