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          <label id="pryje"></label>
          


          
	
  	
          
	
          
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	svm
          

          
	
          
    	
          
    	  	
          
              	
                                
          
                  

                                
          
                    
          適用于手語采集與輸入的智能手套及翻譯系統(tǒng)
          
                                                            
            
                    	
          • 設計并實現(xiàn)了一款以ESP32-C3-WROOM-02為核心，基于物聯(lián)網(wǎng)、UDP協(xié)議、姿態(tài)傳感器和彎曲傳感器的適用于手語采集與輸入的智能手套及翻譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過在手套上綁定姿態(tài)傳感器MPU6050，配合彎曲傳感器動態(tài)監(jiān)測手的運動和姿態(tài)，通過ESP32芯片采集傳感器數(shù)據(jù)并做初步處理，經(jīng)單片機上的Wi-Fi模塊通過 UDP 協(xié)議傳輸給云端采用 SVM 算法識別靜態(tài)手勢，此外，本設計還搭建了基于Python的Web應用程序框架Streamlit實現(xiàn)在網(wǎng)頁上實時呈現(xiàn)處理結果和全平臺兼容，方便用戶使用。
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          • 關鍵字：
                        202308  手勢識別  ESP32  彎曲傳感器  SVM  神經(jīng)網(wǎng)絡                          
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          了解基于FastCV視覺庫的SVM機器學習算法
          
                                                            
            
                    	
          • 了解基于FastCV視覺庫的SVM機器學習算法-SVM是一種常用的機器學習算法，在人工智能、模式識別、圖像識別等領域有著非常廣泛的應用，本節(jié)將結合FastCV庫提供的fcvSVMPredict2Classf32機器學習函數(shù)API，對SVM原理及用法進行介紹，為后續(xù)大家在使用FastCV進行圖像識別類的應用開發(fā)提供參考。
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          • 關鍵字：
                        FastCV  SVM  機器學習                          
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          斯坦福機器學習公開課筆記8- 核技法、軟間隔分類器、SMO算法
          
                                                            
            
                    	
          • 　　本篇對應斯坦福公開課的第8個視頻，主要講述了SVM(Support Vector Machine,支持向量機)的剩余部分。即核技法(Kernels)、軟間隔分類器(softmargin classifier)、對SVM求解的序列最小化算法(Sequential Minimal Optimization,SMO)以及SVM的一些應用?！　×硗猓捎诠P記6-8大部分都是SVM的內容，因而打包上傳到了csdn資源上，下載請猛擊此處。 　　 
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          • 關鍵字：
                        SVM  SMO                          
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          基于SVM和sigmoid函數(shù)的字符識別自適應學習算法
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 　　手寫字符的一個突出特點就是模式具有較大的變化性，表現(xiàn)為模式空間的類內分布過于分散，類間交疊嚴重，這使得識別模型無法“恰當”地擬合每類模式的數(shù)據(jù)分布或類別之間的判別面。在識別模型過程中，通過自適應學習就能較好地擬合特定書寫者筆跡特征向量的空間分布，從而有利于識別率的提高。當然，自適應學習的結果只是提高了對特定書寫者的識別率，但通過為不同人的筆跡特征向量提供不同的識別模型，就能夠從總體上提高系統(tǒng)的識別率。
　　任何一種自適應學習算法都基于一定的識別方法。從目前已有的文獻來看，大致
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          • 關鍵字：
                        SVM  sigmoid                          
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          飛思卡爾與南京航空航天大學合作推出空間矢量調制–直接轉矩控制(SVM-DTC)解決方案
          
                                                            
            
                    	
          • 　　飛思卡爾半導體 [NYSE: FSL] 與南京航空航天大學日前聯(lián)合宣布，雙方合作推出無位置傳感器型空間矢量調制—直接轉矩控制(SVM-DTC)解決方案。該創(chuàng)新解決方案基于飛思卡爾數(shù)字信號控制器(DSC)56F8xxx系列，并極好地解決了壓縮機、風機控制應用在綠色環(huán)保、高性價比、面市時間和自適應性等方面的多項要求。
　　與當前業(yè)內采用的其它控制算法相比，SVM-DTC是一種結構簡單、動態(tài)性能良好的自適應電機控制算法，具有低噪音、低振動等特點。SVM-DTC不依賴于轉子參數(shù)，控制回路較少，因
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          • 關鍵字：
                        飛思卡爾  SVM-DTC                          
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          基于優(yōu)化GDTW-SVM算法的聯(lián)機手寫識別
          
                                                            
            
                    	
          • 摘要：基于高斯動態(tài)時間規(guī)整核函數(shù)(Gaussian Dynamic Time Warping kernel)的支持向量機(GDTW-SVM)在聯(lián)機手寫識別中有較高的識別率，但是存在計算復雜度高的問題。結合聯(lián)機手寫識別中特征向量的特點，提出了通過引入
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          • 關鍵字：
                        GDTW-SVM  算法  聯(lián)機  識別                            
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          基于LS-SVM的車牌圖像傾斜校正新方法
          
                                                            
            
                    	
          • 汽車牌照的自動識別技術有重要的應用價值，是智能交通系統(tǒng)ITS(Intelligent Traffic System)的關鍵技術之一。牌照識別系統(tǒng)中圖像的獲取一般通過固定架設在通道上方及兩旁的CCD攝像機拍攝得到，理想情況下拍攝的車牌圖
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          • 關鍵字：
                        LS-SVM  車牌圖像  傾斜校正  方法                            
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          基于決策導向非循環(huán)圖SVM的汽車車型識別
          
                                                            
            
                    	
          • 隨著社會的發(fā)展，車輛越來越多，交通變得非常繁忙，城市對于公路和交通的管理已成為一個很重要的問題。交通管理部門要實現(xiàn)現(xiàn)代化的科學管理，必須依靠交通管理系統(tǒng)。汽車是交通系統(tǒng)管理中的主要對象，能否自動識別汽
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          • 關鍵字：
                        SVM  循環(huán)  汽車  車型識別                            
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          基于LS-SVM非線性內?？刂圃诤缚p跟蹤中的運用
          
                                                            
            
                    	
          • 焊接過程中，由于工件的加工誤差、熱變形、定位誤差等各種因素的影響，經(jīng)常使焊槍偏離焊縫中心，導致焊接質量下降...
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          • 關鍵字：
                        LS-SVM                          
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          一種基于SVM的數(shù)字儀表顯示值識別方法
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 數(shù)字儀表識別在工業(yè)中應用廣泛，但各種儀表差別較大，方法也差別很多。在此提出了一種數(shù)字儀表顯示值的快速識別方法，該方法首先由計算機自動定位分割圖像中的數(shù)字區(qū)域，并實現(xiàn)了單個數(shù)字的切分，然后根據(jù)數(shù)字特點，創(chuàng)新性地改進了特征提取方法，對每個數(shù)字圖像提取了一組具有較高區(qū)分度，且計算簡單的典型特征。最后，基于SVM識別，構造了一種數(shù)字識別器，實現(xiàn)了儀表顯示值的實時識別。
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          • 關鍵字：
                        識別  方法  顯示  儀表  SVM  數(shù)字  基于                          
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          基于LS-SVM辨識的溫度傳感器非線性校正研究
          
                                                            
            
                    	
          • 　　引 言
　　在傳感器非線性校正領域，國內外許多學者提出多種方法，并得到廣泛應用，傳統(tǒng)方法歸納起來可分兩類：一類是公式法，即以實驗數(shù)據(jù)為基礎，用最小二乘等系統(tǒng)辨識方法求取擬合曲線參數(shù)，建立校正曲線的解析表達式;另一類是表格法，以查表為手段，通過分段線性化來逼近傳感器的非線性特性曲線。
　　近些年來，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展，又有不少學者利用神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性回歸能力，擬合傳感器輸出與輸入的非線性關系，建立傳感器傳輸特性的逆模型，從而使傳感器亦即神經(jīng)網(wǎng)絡構成的系統(tǒng)線性化。但是，該方法也存在一定的局限性，主要表
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          • 關鍵字：
                        測試  測量  LS-SVM  溫度傳感器  非線性校正  傳感器                          
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          基于STS―SVM技術的級聯(lián)型多電平變流器
          
                                                            
            
                    	
          • 在簡要介紹了STS―SVM技術在級聯(lián)型多電平變流器中的實現(xiàn)方法的基礎上分析了其技術特點，并進行了實驗驗證。
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          • 關鍵字：
                        STS  SVM  級聯(lián)型  電平                            
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	共12條
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	      			      			SVM-DTC　
	      		      			
          
    		
          
  		
          
  		  		
          
    		
          
      			
          
        			
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       	          						LS-SVM   
										SVM-DTC   
										樹莓派   
					linux   
      			
          
    		
          
  		
          
		
          
	
          
	
          

          

          
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