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1)  multi-support vector machines systems
多支持向量机系统
1.
Coordinated early warning of supply chain partnership based on multi-support vector machines systems;
基于多支持向量机系统的供应链伙伴关系协同预警框架
2)  multiclass SVM
多类支持向量机
1.
In this paper,a method of decision fusion based on multiclass SVM and D-S evidential theory is presented to try to solve the problem,multiclass SVM is used as the local classifier, and the BPAF is constructed accordingly,then the primary results are fused to obtain the ultima result using D-S evidential theory.
本文提出了一种基于多类支持向量机和D-S证据理论的决策融合算法,将多类支持向量机作为局部判决器,构造了相应的基本概率赋值函数,然后用D-S证据理论对各初步判决结果进行融合,得出对目标的最终识别结论。
3)  Multi-class Support Vector Machine
多类支持向量机
1.
Data fusion strategies for small sample based on multi-class support vector machine
以多类支持向量机为基础的小样本信息融合策略
2.
A new method of image classification based on wavelet transformation and multi-class support vector machine is proposed,which employs wavelet transformation to extract features of the original images and then classifies them by multi-class support vector machine.
提出了一种基于小波变换和多类支持向量机的图像分类新方法,该方法利用小波变换进行图像特征提取,利用多类支持向量机进行图像分类,并与基于图像底层特征的图像分类方法进行了实验比较。
4)  multi-class SVM
多类支持向量机
1.
Application of modified wavelet features and multi-class SVM to pathological vocal detection;
基于小波特征和多类支持向量机的病态语音识别方法
2.
New multi-class SVM algorithm based on one-class SVM;
一种新的多类支持向量机算法
3.
For indicating the existence and attack intensity of DDoS attack simultaneously,multi-class SVM (MCSVM) is introduced to detecting DDoS Attacks.
为了在指示攻击存在的同时,也指示攻击强度,多类支持向量机(MCSVM)被引入到DDoS检测中。
5)  multiple support vector machine
多支持向量机
1.
Monitoring model based on kernel principal component analysis and multiple support vector machines and its application
基于核主元分析与多支持向量机的监控诊断方法及其应用
2.
Based on the idea that the accuracy of model could be significantly improved by combining several sub-models,a multiple support vector machine(MSVM)modeling approach was proposed to buil.
基于多个模型的组合可以提高模型精度和鲁棒性的思想,提出多支持向量机(MSVM)组合模型的软测量建模方法。
6)  Multi-kernel support vector machine
多核支持向量机
补充资料:人机系统
      由人和机器构成并依赖于人机之间相互作用而完成一定功能的系统。它是工程心理学研究的主要内容。现代生产管理和工程技术设计中,合理地设计人机系统,使其可靠、高效地发挥作用是一个十分重要的问题。
  
  对人机系统的研究始于第二次世界大战。在设计和使用高度复杂的军事装备中,人们逐步认识到必须把人和机器作为一个整体,在系统设计中必须考虑人的因素。
  
  人机系统有简单和复杂之分。简单的人机系统如木工用锯锯木;复杂的如驾驶飞机。一个复杂的人机系统往往包含许多个别的人机学系统。人机系统还可分成开环式系统与闭环式系统。闭环式人机系统中,人可以根据机器工作的反馈信息,进一步调节和控制机器的工作;开环式人机系统则不能。闭环式系统往往比开环式系统更有效。人机系统设计通常采用闭环式系统。另外,人机系统还可以分成手工系统、机械系统和自动系统 3种类型。手工系统由手工工具和人构成,人是直接劳动者;机械系统由半自动化机器和人组成,人是机器的控制者;自动系统由全自动机器和人组成,机器常带有计算机或智能装置,可自动进行工作,人是系统的监视者。
  
  人机功能分配是人机系统设计的重要一环,其目的是根据系统工作要求,使人机系统可靠、有效的发挥作用,达到人与机器的最佳配合。人机功能分配,必须参照人和机器各自的功能特点。但是,功能分配的基本策略则应根据实际情况把系统的操作看作一个整体,同时也应注意为操作人员创造一个有意义、有激励、富有挑战性的工作情景。
  
  人与机器发生作用的交界面称为人机界面。对它的研究是人机系统研究的核心内容。人机界面通常可以分成机器显示器和人的感觉器官(眼、耳、鼻等)之间,以及人的效应器官(手、足等)和机器控制器之间两种界面。人与机之间的信息沟通是在人机界面上实现的(见图)。人的感觉器官接收已转换成某种标志或图像形式的机器加工过程,或被控对象状态的信息,并传递到大脑。大脑对已感知到的各种信息进行加工、解释,转化为实际状态的信息,并把它与预期的结果进行比较、分析,作出决策,发出指令信息。根据这些指令,效应器官作用于机器控制器,将人的输出信息转换成机器的输入信息。机器对输入信息进行加工,并通过显示器将机器加工过的信息作用于人。这样,操作人员就可以不断地对机器工作状态加以调整、控制,最终完成一定的系统功能。
  
  显示器是人机界面的重要组成部分,其功能是向人提供各种有关的信息。显示器一般可分为视觉、听觉、触觉和嗅觉等显示器。显示器的设计必须满足明显醒目、清晰、可懂这3个基本要求。为了实现这些要求,设计和选用显示器要遵循下列原则:①根据人的感觉器官的适宜刺激和感知特性,采用最适宜的显示器;②在单位时间内显示的信息量应低于信息接受者的最大信息可接收量;③采用适当的信息编码方式,尽量选用多维编码,适当增加信息冗余度,提高抗干扰能力;④采用与系统目的、操作人员身心特点和系统设备特性相适应的显示内容、显示精度和显示格式;⑤设定适当的对象-背景关系,提高显示对象的可辨别性。例如,在灰暗的背景上呈现白色或明亮、鲜艳的目标,在静止的画面上设置活动的目标等等;⑥采用恰当的综合显示方式,即同时在一个显示器上呈现有关联的一组信息,以提高显示和接受的效益。例如,在飞机信息显示中,把即时高度、预测高度和指令高度3种信息综合在同一个显示器中;⑦合理设计各种显示装置的使用条件。例如,对视觉显示器,要保证有良好的照明光源、适宜的照明分布和照明水平,并要注意避免产生眩光;⑧显示信息标准化。
  
  控制器是人机界面中另一个重要组成部分,其功能是将人的有关控制信息传递给机器。最常见的控制器是手、足控制器和言语控制器。在设计或选用控制器时,需要考虑的人的因素主要有①控制器的编码:主要的编码方式有形状、表纹、大小、位置、操作方式、颜色和标记等。其中前5种编码可以凭触觉、视觉和动觉辨认,后两种必须用视觉辨认;②控制器的兼容性:它涉及刺激与反应之间在空间、运动、概念上的相互关系,以及人们对这些关系的认识和预测的一致性。例如,大的控制器与高增益相联系,控制器指针沿顺时针转动与输出增加相联系;③控制器反馈信息的传递:即操作结果的信息应及时通过显示器或其他?允臼侄未莞僮髡撸员闶共僮髡叩髡约旱牟僮鞣从ΓVは低呈涑龇显ざǖ囊螅虎芸兀员?(C/D):即控制器与显示器的动程比例是控制器类型、显示器大小、调节误差容限和其他系统参数的函数。通常,高C/D适合于细调,低C/D适合于粗调;⑤控制器的结构大小和位置选择应符合人体的结构、功能尺寸和人体的生物力学特点;⑥控制器要按其重要性、使用频率、功能相近或相关,以及使用顺序等原则进行排列。由于人机系统总是处于一定的工作环境中,因此建立、设计良好的人机系统工作环境也是十分必要的。
  

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参考词条