《表3 改进的SVM分类结果》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
耦合间隙l5在0.01～1.50 mm范围内等间隔取值，随机对不同类型焊缝缺陷的硬质合金锯片进行测试实验，共采集5 100组数据集合，以此训练改进的SVM.并利用训练好的模型测试400组数据集合，改进的SVM分类结果如表3所示.
| 图表编号 | XD00165488300 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.09.01 |
| 作者 | 王宏民、王盟 |
| 绘制单位 | 哈尔滨理工大学自动化学院、哈尔滨理工大学自动化学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表3 SVM在θ、α频段下的分类结果》2020.12.25
- 《表3 基于SVM的问句分类模型实验结果》2021.01.05
- 《表3 B组改进仿生模式识别与SVM实验结果对比》2020.02.25
- 《表1 各分类方法正确率：基于改进SVM的恐怖袭击事件分类研究》2020.06.15
- 《表3 非线性SVM分类器杀死变异体的结果》2020.09.01
- 《表2 实地样本数据：基于改进SVM算法的典型作物分类方法研究》2020.07.25
- 《表3 改进的CEEMDAN-SVM(C-S）和EEMD-SVM(E-S）诊断结果》2020.02.01
- 《表3 不同算法优化SVM模型的分类结果》2020.01.25
- 《表3 预测结果对比：改进GWO优化SVM的服务器性能预测》2019.11.16
- 《表2 结构相似比比较：改进SVM分类和稀疏表示的图像混合去噪算法》2019.07.01
- 《表1 峰值信噪比比较：改进SVM分类和稀疏表示的图像混合去噪算法》2019.07.01
- 《表3 结果对比：基于KFCM改进SVM的学生学业预警系统设计》2019.05.01
- 《表3 IGS-SVM牛龄预测模型分类结果》2019.08.15
- 《表3 基于特征段光谱的GWO-SVM分类结果》2019.06.20
- 《表3 Linear SVM分类器预测结果》2019.07.25
- 《表3 SVM焊缝缺陷分类结果Tab.3 Classification results of weld defects by SVM》2019.01.25
- 《表3 谎言检测结果：基于SVM和GMM组合分类器的谎言识别方法》2019.02.20
- 《表3 统计结果表：基于改进型花朵授粉算法的SVM参数优化》2018.10.01
- 《表3 3种特征选择方法选取的特征在SVM分类器上的实验结果》2018.02.01
- 《表3 训练集样本默认SVM模型分类结果》2018.04.15