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支持向量机动态学习方法及其在票据识别中的应用
文档格式:PDF 文档大小:451.96KB 文档页数:4
介绍了用支持向量机(SVM)进行动态学习训练的方法.解决了在机器学习过程中,训练样本获取比较困难,样本可随外界条件改变而变化的问题.实践证明,使用该方法可以动态跟踪样本的变化,保证SVM分类器的最优性能.利用该方法设计的银行票据OCR系统的实际应用说明了该方法的有效性.
东北财经大学:《金融时间序列分析》课程教学资源(课件讲义)第一章 导论
文档格式:DOC 文档大小:113.5KB 文档页数:12
一、关于经济预测 1、什么叫经济预测 所谓预测,就是“鉴往知来”。 经济预测:根据经济发展过程的历史和现实,综合各方面的信息, 运用定性和定量的分析方法,揭示经济运行的规律,并据此推断经济 现象和经济过程未来发展的可能途径及结果
东南大学:《环境影响评价》课程教学资源(PPT课件)案例分析
文档格式:PPT 文档大小:116KB 文档页数:16
案例一 在南京市工业园区,新建某包装有限公司,总投资 2500万人民币,占地面积3000m2,主要生产产品为纸箱, 辅助材料为箱纸板、油墨和片碱,能源来源于煤炭。项目 所在地的气候特点是季风显著,年均降雨量1500mm,集中 在3-8月。项目西南侧约2km为一般保护水域,现状功能为 养殖、灌溉,环境质量执行“地表水环境质量标准”的V类 标准。工程的北面有一个小水塘,规划中将填为陆地。项 目使用地为平整后的工业用地,无植被覆盖
南京大学:《电磁学》课程电子教案(教学课件)第三章 电介质
文档格式:PDF 文档大小:1.39MB 文档页数:52
电介质极化 极化物理量 电感应强度 极化率与介电常数 电介质静电场 电介质的电场能问题 电介质静电学问题举例 电介质分界面问题 电介质物理问题 静电场惟一性定理
南京大学:《操作系统》课程教学资源(PPT课件)第一章(1.2)资源
文档格式:PPT 文档大小:39KB 文档页数:3
在操作系统中,能分配给用户使用的各种硬件和 件设施总称为资源 1.资源包括两大类:硬件资源和信息资源。 2.硬件资源又分:处理器、存储器、I/O设备等; 3.信息资源又分:程序和数据等。 4.由于计算机系统中资源种类繁多、数量很大, 特性各异,必须加以有效的管理。操作系统的 任务之一是有序地管理计算机中的硬件、软件 资源,跟踪资源使用状况,满足用户对资源的 需求,协调各程序对资源的使用冲突,为用户 提供简单、有效的资源使用方法,最大限度地 实现各类资源的共享,提高资源利用率
集美大学:《动物保护学》课程教学资源(PPT课件)(一)第五讲 我国重点保护野生动物(一级保护动物——鸟类)
文档格式:PPT 文档大小:2.14MB 文档页数:67
短尾信天翁( Short-tai tos)分類地位:鳥綱、形目、信天翁科學名 Diomedea albatros分佈範圍:福建、台灣、山東數量:罕見形態特徵:體長90-95 厘米(約書桌寬度的2倍),體重7-8千克(約14-16罐可口可樂) 特殊技:在海洋上的天空中,借助風力翔的技巧非常高超。翅膀窄長,能適應海洋的 多變氣流,展開雙翼,可以在空中停留數小時而不用扇動翅膀
蜂窝夹芯减振板结构设计的力学参数计算
文档格式:PDF 文档大小:373.52KB 文档页数:5
从力学性能和减振性两方面分析了用瞬间液相扩散复合法得到的蜂窝板的蜂窝结构,确定了面板厚度、芯材厚度、蜂窝格边长、蜂窝格壁厚4个结构参数作为设计变量,以剪切强度、弯曲强度、抗弯刚度、临界屈曲载荷、固有频率、质量6个性能参数为目标函数进行优化,并对优化结果进行了实验研究.结果表明,优化设计的蜂窝板的力学性能及减振性能优于对比板,实验值与计算值基本相符
《社会统计分析方法》课程PPT教学课件(SPSS软件应用)第二章 多元线性回归(multiple linear regression)
文档格式:PPT 文档大小:718.5KB 文档页数:66
第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 虚拟变量的应用 第七节 多重共线性及其解决方案 第八节 计算机应用
《内燃机构造》第四章(4-1) 汽油机供给系
文档格式:PPT 文档大小:781.5KB 文档页数:63
第一节概述 一、汽油机供给系的组成:确切地分,应分为燃料供给系和进、 排气系两大部分。 1、供给系的作用:根据发动机各工况的不同要求,配制出一定浓度和数量的可燃混合气,供入气缸,最后将燃烧作功后的废气排入大气。… 2、分类:传统化油器式燃料供给系和现代汽油喷射式燃料供给系
《抽样调查》课程PPT教学课件:第六章 二重抽样(6.1-6.2)二重抽样简述
文档格式:PPT 文档大小:236KB 文档页数:11
我们知道在进行抽样设计时,往往要求先掌握关于总体 的一些知识。比如分层抽样时,必须知道各层的权重。又如 进行比估计和回归估计时,必须事先知道辅助变量的总体总 和或者均值。有时候,我们对这些知识一无所知,似乎不能 利用一些好的抽样方法。其实不然,只要获取那些知识的代 价并不算大,我们就可以先进行一次抽样,获得辅助信息的 知识,然后再进行第二次抽样。第二次抽样就可以使用分层 抽样或者比估计等方法了
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