1) SVM model
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SVM模型
1.
At the third part of the paper,a method of building SVM model is presented, which is based on the phase space reconstruction by using C-C means.
最后,选择合适的欧元对美元的历史汇率数据样本,分别应用ARIMA-GARCH模型、神经网络模型及SVM模型进行建模预测,通过实证研究发现:(1)VLRBP神经网络模型的预测性能优于ARIMA-GARCH模型和基于相空间重构的SVM模型。
2) HMM/SVM models
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HMM/SVM模型
4) SVM Network Model
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SVM网络模型
5) Hybrid HMM/SVM Model
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HMM/SVM混合模型
6) SVM-GMM mixture model
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SVM-GMM混合模型
1.
We put forward a new SVM-GMM mixture model to improve recognition rate of the speaker verification system in the paper.
阐述高斯混合模型(GMM)和支持向量机(SVM)建立的基本原理,分别指出高斯混合模型和支持向量机在实际应用中的不足之处,并针对两种模型的特点,提出将GMM模型的输出机制引入到SVM模型中,以便于调整支持向量机(SVM)模型的概率输出,并建立SVM-GMM混合模型。
补充资料:AutoCad 教你绘制三爪卡盘模型,借用四视图来建模型
小弟写教程纯粹表达的是建模思路,供初学者参考.任何物体的建摸都需要思路,只有思路多,模型也就水到渠成.ok废话就不说了.建议使用1024X768分辨率
开始
先看下最终效果
第一步,如图所示将窗口分为四个视图
第二步,依次选择每个窗口,在分别输入各自己的视图
第三步,建立ucs重新建立世界坐标体系,捕捉三点来确定各自的ucs如图
第四步,初步大致建立基本模型.可以在主视图建立两个不同的圆,在用ext拉升,在用差集运算.如图:
第五步:关键一步,在此的我思路是.先画出卡爪的基本投影,在把他进行面域,在进行拉升高度分别是10,20,30曾t形状.如图:
第六步:画出螺栓的初步形状.如图
第七步:利用ext拉升圆,在拉升内六边形.注意拉升六边行时方向与拉升圆的方向是相反的.
之后在利用差集运算
第八步:将所得内螺栓模型分别复制到卡爪上,在利用三个视图调到与卡爪的中心对称.效果如图红色的是螺栓,最后是差集
第九步:阵列
第10步.模型就完成了
来一张利用矢量处理的图片
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条