Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Support vector machine (SVM) is discussed to use for recognizing cucumber leaf diseases in this paper. Considering that it is a small number of samples, a new experimental program has been proposed which takes each spot of leaves as a sample instead of taking each leaf as a sample. In the experiments Radial Basis Function (RBF), polynomial and Sigmoid kernel function were also used to carry out comparative...
Audio classification is an important preprocess to the audio data. However, lots of manual labeled data are needed for training models. In order to solve this problem, we evaluate a semi-supervised machine learning algorithm called co-training for content-based audio classification. The audio is divided into there classes: pure speech, pure music and speech mixed with music. We consider the audio...
This paper aims at the BP neural network model, to against the problems of the weakness of capability of knowledge acquisition and low stability of learning and memory. The paper put forward a new fast error back propagation algorithm, and give an example to make a comparison between BP algorithm and FBP algorithm on fault diagnosis, The diagnosis results indicate the reliability of this method.
A fault diagnosis method for analog circuits based on Support Vector Machine (SVM) and AdaBoost algorithm is developed in this paper. Firstly, output voltage signals from the test nodes are obtained from analog circuits test points and the fault feature vectors are extracted from Haar wavelet packet transform coefficients. Then, after training the AdaBoost SVM by faulty feature vectors, the SVM ensemble...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.