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该研究关注基于支持向量机(SVM)的配电网电压暂降自动识别技术。

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简介：
电压暂降对煤矿配电网的稳定可靠运行造成了极大的威胁。为实现对各类电压暂降源的迅速而精确识别，本文提出了一种基于小波熵与支持向量机的电压暂降源辨识方法。该方法首先利用小波熵技术对不同电压暂降信号进行特征表征，随后采用支持向量机算法对这些信号的特征向量进行自动分类和辨识。实验结果表明，所提出的小波熵特征能够有效地捕捉并表征三种不同类型的电压暂降源信号，从而有效地实现了对电压暂降信号的快速准确辨识。

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  • 基于SVM的配电网电压暂降自动检测研究
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    本研究提出了一种基于支持向量机(SVM)的算法，用于实现对电力系统中配电网电压暂降现象的自动化和高效检测。通过优化模型参数并验证其在实际数据集上的性能，证明了该方法的有效性和准确性，在保障电力质量和可靠性方面具有重要的应用价值。 电压暂降对煤矿配电网的安全运行具有重要影响。为了快速准确地识别不同类型的电压暂降源，本段落提出了一种结合小波熵和支持向量机的电压暂降源辨识方法。该方法通过利用小波熵来描述不同的电压暂降信号，并采用支持向量机自动分类和识别这些特征向量。实验结果表明，基于小波熵的方法能够有效表征三种不同类型的电压暂降源信号，从而实现对电压暂降的快速准确辨识。
     
  • 基于SVM的支持向量机脑部肿瘤识别
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    本研究运用支持向量机（SVM）算法对脑部MRI影像进行分析，旨在提高脑肿瘤识别的准确率和效率。通过优化模型参数，实现对不同类型的脑肿瘤的有效分类与检测。 通过提取前额通道的脑电波样本熵作为输入数据，并使用支持向量机（SVM）进行训练以建立模型。经过随机选择的数据测试后，该方法达到了超过80%的准确率。代码可以运行并包含所需工具箱、数据和M文件。
     
  • 人脸识别中的支持向量机(SVM)
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    本研究探讨了支持向量机在人脸识别领域的应用，通过优化算法提高模型对人脸数据的分类与识别精度，为生物特征识别技术提供新的解决方案。 使用Python3编写代码来调用SVM实现人脸识别，并根据Python2.7的代码进行修正。
     
  • 基于支持向量机(SVM)的鸢尾花识别方法
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    本研究提出了一种基于支持向量机（SVM）的鸢尾花分类算法，通过优化参数配置提高了模型对不同种类鸢尾花的准确辨识能力。 SVM—鸢尾花识别；SVM—鸢尾花识别；SVM—鸢尾花识别。
     
  • 基于支持向量机的动态电能质量扰动分类技术
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    本研究提出了一种基于支持向量机(SVM)的算法，专门用于识别和分类电力系统中的动态电能质量问题，以提高电网运行的安全性和可靠性。 本段落探讨了将支持向量机（SVM）应用于动态电能质量分类问题的方法。在Matlab环境中编程建立了六种常见的动态电能质量问题数学模型：谐波、电压暂升、电压跌落、瞬时中断、电压波动和瞬变，通过傅里叶变换与小波变换技术对样本数据进行特征提取，并生成训练及测试所需的样本集。 文章详细阐述了如何利用LIBSVM工具解决电能质量扰动分类问题的过程，并深入分析影响分类准确性的相关参数。实验结果显示：当使用C-SVC和RBF核函数时，通过适当调整参数能够获得最佳的分类效果，最高分类精确度可达96.67%。
     
  • 关于支持向量机(SVM)的简介
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    支持向量机（SVM）是一种监督学习方法，用于分类和回归分析。它通过寻找最优超平面来最大化类别间隔，适用于处理高维空间中的数据，并具有良好的泛化能力。 详细讲解了支持向量机的设计过程。
     
  • 关于支持向量机的技术探讨
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    本论文深入探讨了支持向量机(SVM)技术在机器学习中的应用与优化策略，分析其理论基础及实际案例，旨在为研究者提供参考。 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是由Cortes和Vapnik在1995年首次提出的。SVM在解决小样本、非线性等问题中展现了许多特有的优势，并能够应用于函数拟合等数据预测领域。
     
  • 基于SVM的车牌识别技术研究.doc
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    本文档探讨了支持向量机（SVM）在车牌识别系统中的应用，通过优化算法提高车辆牌照自动识别的准确性和效率。 基于 SVM 的车牌识别方法研究了如何利用支持向量机（SVM）技术提高车辆牌照自动识别的准确性和效率。通过优化特征提取与分类器设计，该文档详细探讨了在复杂背景下的车牌定位及字符分割策略，并展示了若干实验结果以验证所提方案的有效性。 此内容主要关注于改进现有的车牌识别系统性能，特别强调如何克服光照变化、倾斜角度和模糊图像等挑战因素。此外，还讨论了SVM算法的参数选择及其对整体识别率的影响，为后续研究提供了有价值的参考框架。
     
  • 手写数字识别-SVM支持向量机.ipynb
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    本Jupyter Notebook介绍如何使用SVM（支持向量机）进行手写数字识别，包含数据预处理、模型训练及评估等内容。 实验目的： 1. 掌握基于SVM算法构建手写数字识别模型。 2. 熟悉支持向量机算法的调用方法。 3. 了解支持向量机算法的主要参数。 建模流程： 在实验中，我们使用了支持向量机（SVM）来构建手写数字识别模型。通过加载数据集、划分训练集和测试集以及调整参数等步骤完成了整个建模过程。 模型参数理解： 我们在实验过程中了解到了SVM中常用的几个关键参数及其对模型性能的影响，包括核函数类型（如rbf、linear、poly及sigmoid）、正则化参数C和多项式核的阶数degree等。 新掌握的工具与方法： 在此次实验中，我们运用了Sklearn库中的多个重要功能与组件，例如SVC分类器、train_test_split数据划分工具以及cross_val_score交叉验证评估函数。此外还使用了roc_curve用于计算接收者操作特征曲线，并通过joblib.dump和joblib.load实现模型的保存与加载。 结论： 构建并优化手写数字识别模型的过程中发现其性能受到多种因素的影响，其中包括核函数的选择、正则化参数C的调节以及多项式阶数degree等。为了提高模型在未知数据上的泛化能力，我们需要综合考虑这些影响因子，并通过交叉验证等方式进行细致评估与调试。
     
  • 关于支持向量机(SVM)的讲解PPT
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    本PPT详细介绍了支持向量机（SVM）的工作原理、应用领域及其在机器学习中的重要性，并通过实例展示了SVM的实现过程。 上次的小组会议中，老师要求讲解支持向量机SVM的基本知识，因此我制作了一个PPT进行介绍。主要内容包括软间隔、硬间隔以及对偶理论等相关知识点。