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一種基于多特征量的直流電弧故障檢測方法
摘 要：文中提出了一種基于支持向量機(jī)SVM分類器的直流電弧故障檢測方法與若干可用于直流電弧故障檢測的時(shí)域、頻域特征量，特別是基于希爾伯特-黃變換的時(shí)頻域特征。將特征值導(dǎo)入SVM分類器進(jìn)行訓(xùn)練后，SVM分類器可檢測出直流電弧故障。在SVM分類器的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練過程中，采用遺傳算法參數(shù)尋優(yōu)結(jié)合K折交叉驗(yàn)證選取最優(yōu)參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， SVM分類器的分類準(zhǔn)確率高達(dá)98%以上。
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基于支持向量機(jī)的車牌定位方法
1 引 言 智能交通系統(tǒng)是一個(gè)熱點(diǎn)研究領(lǐng)域，受到日益廣泛的關(guān)注。車牌識別系統(tǒng)(LPR)是計(jì)算機(jī)視覺、模式識別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域的一個(gè)重要應(yīng)用，包括車牌定位、車牌字符分割、字符識別三部分。其中車牌定位是
