中国优秀硕士学位论文全文数据库 共找到 28 条

[1]	海洋. 支持向量机增量算法[D]中央民族大学, 2011 .
[2]	吴广财. HMM增量学习算法在中文命名实体识别中的应用研究[D]华南理工大学, 2011 .
[3]	张立新. 分治加权增量SVM在P2P流量检测中的应用[D]哈尔滨理工大学, 2011 .
[4]	杨翔宇. SVM在Web文本挖掘中的应用与研究[D]哈尔滨工程大学, 2005 .
[5]	曾嵘. 支持向量机在设备故障诊断中的应用研究[D]中南大学, 2005 .
[6]	李东晖. 基于壳向量的支持向量机快速学习算法研究[D]浙江大学, 2006 .
[7]	马金刚. 基于向量空间的信息过滤关键技术研究[D]山东师范大学, 2006 .
[8]	高滨. 基于支撑矢量机的模式识别算法的研究[D]西安科技大学, 2006 .
[9]	王衍学. 基于小波和支持向量机的风机故障趋势预测研究[D]广西大学, 2006 .
[10]	许磊. 支持向量机和模糊理论在遥感图像分类中的应用[D]江南大学, 2006 .

中国博士学位论文全文数据库 共找到 10 条

[1]	王开义. 基于支持向量机的农产品生产关键控制点发现研究[D]北京工业大学, 2011 .
[2]	林勇刚. 大型风力机变桨距控制技术研究[D]浙江大学, 2005 .
[3]	李忠伟. 支持向量机学习算法研究[D]哈尔滨工程大学, 2006 .
[4]	杜京义. 基于核算法的故障智能诊断理论及方法研究[D]西安科技大学, 2007 .
[5]	叶杭冶. 大型并网风力发电机组控制算法研究[D]浙江大学, 2008 .
[6]	秦玉平. 基于支持向量机的文本分类算法研究[D]大连理工大学, 2008 .
[7]	李敬. 增量学习及其在图像识别中的应用[D]上海交通大学, 2008 .
[8]	刘叶青. 原始空间中支持向量机若干问题的研究[D]西安电子科技大学, 2009 .
[9]	王凡. 基于支持向量机的交通流预测方法研究[D]大连理工大学, 2010 .
[10]	申丰山. 样例权重估计及在此基础上的SVM[D]西安电子科技大学, 2011 .

中国期刊全文数据库 共找到 24 条

[1]	徐红敏,王若鹏,张怀念. 支持向量机的快速分类算法[J]北京石油化工学院学报, 2009,(04) .
[2]	章林柯,崔立林. 潜艇机械噪声源分类识别的小样本研究思想及相关算法评述[J]船舶力学, 2011,(08) .
[3]	曾嵘,刘建成,蒋新华. 一种基于支持向量机的增量学习算法[J]铁道科学与工程学报, 2005,(01) .
[4]	杨静,张健沛,刘大昕. 基于多支持向量机分类器的增量学习算法研究[J]哈尔滨工程大学学报, 2006,(01) .
[5]	付晓利,杨永田,张乃庆. 一种基于多支持向量机的增量式并行训练算法[J]航空电子技术, 2007,(02) .
[6]	冼广淋,冼广铭. 支持向量机在分类中的应用[J]华南金融电脑, 2008,(03) .
[7]	李永丽,刘衍珩,肖见涛,李向涛,关伟洲. 基于支持向量机的增量学习算法[J]吉林大学学报(理学版), 2010,(03) .
[8]	申晓勇,雷英杰,史朝辉,王坚,呼玮. 一种SVM增量学习淘汰算法[J]计算机工程与应用, 2007,(06) .
[9]	王建华,宋永胜,赵莹. 基于边界向量的支持向量机增量算法[J]计算机工程与应用, 2007,(33) .
[10]	张健沛,赵莹,杨静. 基于向量投影的支持向量机增量算法[J]计算机科学, 2008,(03) .

中国重要会议论文全文数据库 共找到 1 条

[1]	张健沛,李忠伟,杨静. 一种基于多支持向量机的并行增量学习方法(英文)[A]第二十二届中国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C], 2005 .