使用svm分类器对已知数据进行故障分类。

这是opencvsvm图像分类的整个工程代码，在VS2010下打开即可。
整个工程文件以及我的所有训练的图片存放在这里，需要的可以下载，自己在找训练图片写代码花了很多时间，下载完后自行解压，训练图片和测试图片可以从这免费下载http://download.csdn.net/detail/always2015/8944959，projectdata文件夹直接放在D盘就行，里面存放训练的图片和待测试图片，以及训练过程中生成的中间文件，现在这个下载object_classfication_end则是工程文件，我用的是vs2010打开即可，下面工程里有几个要注意的地方：1、在这个模块中使用到了c++的boost库，但是在这里有一个版本的限制。
这个模块的代码只能在boost版本1.46以上使用，这个版本以下的就不能用了，直接运行就会出错，这是最需要注意的。
因为在1.46版本以上中对比CsSVM这个类一些成员函数做了一些私有化的修改，所以在使用该类初始化对象时候需要注意。
2、我的模块所使用到的函数和产生的中间结果都是在一个categorizer类中声明的，由于不同的执行阶段中间结果有很多个，例如：训练图片聚类后所得到单词表矩阵，svm分类器的训练的结果等，中间结果的产生是相当耗时的，所以在刚开始就考虑到第一次运行时候把他以文件XML的格式保存下来，下次使用到的时候在读取。
将一个矩阵存入文本的时候可以直接用输出流的方式将一个矩阵存入，但是读取时候如果用输入流直接一个矩阵变量的形式读取，那就肯定报错，因为输入流不支持直接对矩阵的操作，所以这时候只能对矩阵的元素一个一个进行读取了。
3、在测试的时候，如果输入的图片太小，或者全为黑色，当经过特征提取和单词构造完成使用svm进行分类时候会出现错误。
经过调试代码，发现上述图片在生成该图片的单词的时候所得到的单词矩阵会是一个空矩阵，即该矩阵的行列数都为0，所以在使用svm分类器时候就出错。
所以在使用每个输入图片的单词矩阵的时候先做一个判断，如果该矩阵行列数都为0，那么该图片直接跳过。

作者历经小半年的调试才把程序调试好完全可以实现车牌的字符识别，分割，提取，采用了SVM分类器和ANN神经网络，若下载后实现不了相应的功能，可以找作者把积分退还给大家

利用bow训练器进行k-means聚类，训练svm分类器进行车辆检测

压缩包含一个完整的Qt控制台工程，注释详细，调试和运行成功，也可以直接移植到win32中运行。

【目录】-MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书)第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。
第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。
第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。
第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。
这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。
第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。
第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。
将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。
第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。
第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。
要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。
第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。
第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。
第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。
第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。
第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。
第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。
若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。
第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。
每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类),中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本,余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。
以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区

用java实现基于SMO算法的SVM分类器的完整eclipse工程代码，带测试数据文件

Python实现SVM分类器算法

：提出一种ＳＡＲ图像目标识别新方法。
首次引入ＢＭ３Ｄ方法，用于滤除原始图像中的相干斑噪声，ＢＭ３Ｄ结合了空间域和变换域去噪的优势，滤波性能优异。
在特征提取步骤，将低阶Ｈｕ矩与高阶Ｚｅｒｎｉｋｅ矩组合，Ｈｕ矩描述目标的粗略信息，高阶Ｚｅｒｎｉｋｅ矩描述目标的细节信息，因此组合矩能够更加全面而细致地表达目标特性。
使用组合矩特征训练ＳＶＭ分类器，对含噪的ＳＡＲ图像进行识别实验。
实验结果表明：本文方法的识别率高达９８．９０％，优于已有的ＳＡＲ目标识别方法

随着生活水平的不断提高，汽车成为人们生活不可或缺的一部分。
汽车总量的不断攀升造成城市交通拥堵不堪，伴随而来是频发的交通事故。
在这个背景下智能交通越来越受到人们的关注，与此相关的目标检测技术的研究也得到很大的关注，车辆检测就是其中一个关键的组成部分。
车辆检测由于其本身具有的挑战性，例如车辆形状的不同，车辆的视角的不同，车辆的遮挡，光照的差异变化，使车辆检测成为一个十分困难的任务。
当前虽然对于车辆检测的研究已经取得一部分的成果，但是现存算法任然具有局限性，在各种环境下无法得到让人满意的效果，因此本文针对车辆检测进行了研究。
本文所做的工作主要包括两个部分：一研究国内外该课题方向的研究现状，对比不同算法的优缺点，研究不同算子提取车辆特征的效果；
二是基于前面的研究实现基于HOG特征与SVM分类器的车辆检测系统，验证研究算法的可行性。
经过车辆检测系统的仿真验证，本文研究的方法可以有效的提取图像中的车辆，效果良好，速度在可接受的范围内。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。