Support Vector Machines: History and Applications is a comprehensive review of the evolution and applications of Support Vector Machines (SVM), an efficient supervised learning approach widely used for pattern recognition, medical image classification, face recognition, and other diverse applications. The book covers the basics of SVM, its optimization problems, and the journey of SVM over the past 25 years, including various versions and recent application areas. It also discusses interesting applications of SVM in different fields such as quantitative diagnosis of rotor vibration process faults, entropy-based SVM, hardware architectures of SVM in pattern recognition systems, speaker recognition using SVM, classification of iron ore in mines, and simultaneous prediction of the density and viscosity for the ternary system water + ethanol + ethylene glycol ionic liquids. The book begins by introducing SVM and presenting the optimization problems for a conventional SVM. The next chapter delves into the journey of SVM over the past two decades, from its inception as a separating hyperplane classifier that partitions the data belonging to two classes, to the development of various versions of SVM that obtain two hyperplanes instead of one. These variants are discussed in detail, providing readers with a deep understanding of the evolution of SVM. The majority of the book focuses on various applications of SVM in different fields. For instance, the book explores the use of SVM in quantitative diagnosis of rotor vibration process faults, where power spectrum entropy-based SVM is used to analyze the vibration signals and predict the faults.

Support Vector Machines: History and Applications - это всесторонний обзор развития и применения Support Vector Machines (SVM), эффективного подхода к обучению с учителем, широко используемого для распознавания образов, классификации медицинских изображений, распознавания лиц и других разнообразных приложений. Книга охватывает основы SVM, проблемы его оптимизации и путешествие SVM за последние 25 лет, включая различные версии и последние области применения. В нем также обсуждаются интересные применения SVM в различных областях, таких как количественная диагностика сбоев процесса вибрации ротора, SVM на основе энтропии, аппаратные архитектуры SVM в системах распознавания образов, распознавание динамиков с использованием SVM, классификация железной руды в шахтах и одновременное прогнозирование плотности и вязкости для трехкомпонентной системы вода + этанол + этиленгликоль ионные жидкости. Книга начинается с введения SVM и представления проблем оптимизации для обычного SVM. Следующая глава углубляется в путешествие SVM за последние два десятилетия, от его создания в качестве разделяющего классификатора гиперплоскостей, который разделяет данные, принадлежащие двум классам, до разработки различных версий SVM, которые получают две гиперплоскости вместо одной. Эти варианты подробно обсуждаются, предоставляя читателям глубокое понимание эволюции SVM. Большая часть книги посвящена различным применениям SVM в разных областях. Например, в книге рассматривается использование SVM в количественной диагностике неисправностей процесса вибрации ротора, где SVM на основе энтропии спектра мощности используется для анализа вибрационных сигналов и прогнозирования неисправностей.

Support Vector Machines : History and Applications est un aperçu complet du développement et de l'application de Support Vector Machines (SVM), une approche d'apprentissage efficace avec un enseignant largement utilisé pour la reconnaissance des images, la classification des images médicales, la reconnaissance faciale et d'autres applications diverses. livre couvre les bases de SVM, les défis de son optimisation et le parcours de SVM au cours des 25 dernières années, y compris les différentes versions et les derniers domaines d'application. Il traite également des applications intéressantes de SVM dans différents domaines tels que le diagnostic quantitatif des défaillances du processus de vibration du rotor, SVM basé sur l'entropie, les architectures matérielles SVM dans les systèmes de reconnaissance de l'image, la reconnaissance des enceintes utilisant SVM, la classification du minerai de fer dans les mines et la prévision simultanée de la densité et de la viscosité pour le système eau + éthanol à trois composants liquides ioniques à l'éthylène glycol. livre commence par l'introduction de SVM et la présentation des problèmes d'optimisation pour SVM classique. chapitre suivant explore le parcours de SVM au cours des deux dernières décennies, depuis sa création en tant que classificateur séparateur d'hyperplan, qui sépare les données appartenant aux deux classes, jusqu'au développement de différentes versions de SVM, qui obtiennent deux hyperplan au lieu d'un. Ces options sont discutées en détail, fournissant aux lecteurs une compréhension approfondie de l'évolution de SVM. Une grande partie du livre est consacrée aux différentes applications de SVM dans différents domaines. Par exemple, le livre examine l'utilisation de SVM dans le diagnostic quantitatif des défauts du processus de vibration du rotor, où SVM basé sur l'entropie du spectre de puissance est utilisé pour analyser les signaux vibratoires et prédire les défauts.

Support Vector Machines: History and Applications es una revisión completa del desarrollo y aplicación de Support Vector Machines (SVM), un enfoque de aprendizaje eficaz con un profesor ampliamente utilizado para el reconocimiento de imágenes, clasificación de imágenes médicas, reconocimiento facial y otras diversas aplicaciones. libro cubre los fundamentos de SVM, los desafíos de su optimización y el viaje de SVM en los últimos 25 , incluyendo diferentes versiones y aplicaciones recientes. También discute aplicaciones interesantes de SVM en diferentes áreas, como el diagnóstico cuantitativo de fallas en el proceso de vibración del rotor, SVM basado en entropía, arquitecturas de hardware SVM en sistemas de reconocimiento de imágenes, reconocimiento de altavoces usando SVM, clasificación de mineral de hierro en minas y predicción de densidad simultánea y viscosidad para sistema de tres componentes agua + etanol + etilenglicol líquidos iónicos. libro comienza con la introducción de SVM y la presentación de problemas de optimización para SVM convencional. siguiente capítulo profundiza en el viaje de SVM en las últimas dos décadas, desde su creación como un clasificador de hiperplano divisorio que separa los datos pertenecientes a las dos clases hasta el desarrollo de diferentes versiones de SVM que obtienen dos hiperplanos en lugar de uno. Estas opciones se discuten en detalle, proporcionando a los lectores una comprensión profunda de la evolución de SVM. Gran parte del libro trata sobre las diferentes aplicaciones de SVM en diferentes campos. Por ejemplo, el libro examina el uso de SVM en el diagnóstico cuantitativo de fallas del proceso de vibración del rotor, donde SVM basado en la entropía del espectro de potencia se utiliza para analizar señales de vibración y predecir fallas.

Suporte Vector Máquinas: History and Implicações é uma revisão abrangente do desenvolvimento e da aplicação do Suporte Vector Máquinas (SVM), uma abordagem eficaz de aprendizagem com o professor, amplamente usada para reconhecimento de imagens, classificação de imagens médicas, reconhecimento facial e outros aplicativos variados. O livro abrange os fundamentos da SVM, os desafios de otimização e a jornada SVM nos últimos 25 anos, incluindo várias versões e aplicações recentes. Ele também discute aplicações interessantes da SVM em várias áreas, como diagnóstico quantitativo de falhas no processo de vibração do rotor, SVM baseado em entropia, arquiteturas de hardware SVM em sistemas de reconhecimento de imagem, reconhecimento de dinâmicas com SVM, classificação de minério de ferro em minas e previsão simultânea de densidade e viscosidade para o sistema de água de três componentes + etanol + etilenglicol líquidos iônicos. O livro começa introduzindo SVM e apresentando problemas de otimização para o SVM convencional. O próximo capítulo aprofundou-se na jornada SVM nas últimas duas décadas, desde a sua criação como um classificador de hiperplosivos dividido, que separa dados de duas classes até o desenvolvimento de diferentes versões de SVM, que recebem duas hiperplosidades em vez de uma. Estas opções são discutidas detalhadamente, oferecendo aos leitores uma compreensão profunda da evolução do SVM. A maior parte do livro trata de diferentes aplicações de SVM em diferentes áreas. Por exemplo, o livro aborda o uso de SVM para quantificar falhas no processo de vibração do rotor, onde o SVM baseado na entropia do espectro de potência é usado para analisar sinais vibratórios e prever falhas.

Support Vector Machine (SVM) è una panoramica completa dello sviluppo e dell'applicazione di Support Vector Machine (SVM), un approccio efficace all'apprendimento con l'insegnante, ampiamente utilizzato per riconoscere le immagini, classificare le immagini mediche, riconoscere i volti e altre applicazioni. Il libro comprende le basi SVM, i problemi di ottimizzazione e il viaggio SVM negli ultimi 25 anni, incluse le diverse versioni e le applicazioni più recenti. tratta anche di applicazioni interessanti di SVM in diversi ambiti, come la quantificazione degli errori di vibrazione del rotore, SVM basato sull'entropia, le architetture hardware SVM nei sistemi di riconoscimento delle immagini, il riconoscimento degli altoparlanti con SVM, la classificazione del minerale di ferro nelle miniere e la previsione della densità e della viscosità per il sistema di acqua a tre componenti + etanolo + etilenglicole liquidi ionici. Il libro inizia con l'introduzione di SVM e la rappresentazione di problemi di ottimizzazione per il normale SVM. Il capitolo successivo si approfondisce nel viaggio SVM degli ultimi due decenni, dalla sua creazione come classificatore divisivo degli iperplosivi, che condivide i dati appartenenti alle due classi fino allo sviluppo di versioni diverse di SVM che ottengono due iperplosività anziché una. Queste opzioni vengono discusse in dettaglio, fornendo ai lettori una profonda comprensione dell'evoluzione della SVM. La maggior parte del libro è dedicata a diverse applicazioni SVM in diverse aree. Ad esempio, il libro descrive l'utilizzo di SVM nella quantificazione dei guasti al processo di vibrazione del rotore, dove SVM basato sull'entropia dello spettro di potenza viene utilizzato per l'analisi dei segnali di vibrazione e la previsione dei problemi.

Support Vector Machines: History and Applications ist ein umfassender Überblick über die Entwicklung und Anwendung von Support Vector Machines (SVM), einem effektiven Ansatz für das rnen mit dem hrer, der häufig für Mustererkennung, Klassifizierung medizinischer Bilder, Gesichtserkennung und andere vielfältige Anwendungen verwendet wird. Das Buch behandelt die Grundlagen des SVM, die Herausforderungen seiner Optimierung und die Reise des SVM in den letzten 25 Jahren, einschließlich verschiedener Versionen und neuester Anwendungsbereiche. Es werden auch interessante SVM-Anwendungen in verschiedenen Bereichen diskutiert, wie z. B. die quantitative Diagnose von Rotorvibrationsfehlern, entropiebasierte SVM, SVM-Hardwarearchitekturen in Mustererkennungssystemen, Lautsprechererkennung mit SVM, Klassifizierung von Eisenerz in Minen und gleichzeitige Vorhersage von Dichte und Viskosität für das Drei-Komponenten-System Wasser + Ethanol + Ethylenglykol ionische Flüssigkeiten. Das Buch beginnt mit der Einführung des SVM und der Darstellung von Optimierungsproblemen für den konventionellen SVM. Das nächste Kapitel befasst sich mit der Reise von SVM in den letzten zwei Jahrzehnten, von seiner Schaffung als trennender Klassifikator von Hyperebenen, der Daten aus zwei Klassen trennt, bis hin zur Entwicklung verschiedener Versionen von SVM, die zwei Hyperebenen anstelle von einer erhalten. Diese Optionen werden ausführlich diskutiert und geben den sern einen tiefen Einblick in die Entwicklung von SVM. Ein großer Teil des Buches konzentriert sich auf die verschiedenen Anwendungen von SVM in verschiedenen Bereichen. Das Buch untersucht beispielsweise den Einsatz von SVM bei der quantitativen Fehlerdiagnose des Rotorvibrationsprozesses, wobei SVM auf der Grundlage der Entropie des istungsspektrums verwendet wird, um Vibrationssignale zu analysieren und Fehler vorherzusagen.

Support Vector Machines: Historia i aplikacje to kompleksowy przegląd rozwoju i zastosowania Support Vector Machines (SVM), skutecznego podejścia do nadzorowanego uczenia się powszechnie stosowanego do rozpoznawania wzorców, klasyfikacji obrazu medycznego, rozpoznawania twarzy i innych różnorodnych zastosowań. Książka obejmuje podstawy SVM, wyzwania optymalizacji i podróż SVM w ciągu ostatnich 25 lat, w tym różne wersje i najnowsze aplikacje. Omawia również ciekawe aplikacje SVM w różnych dziedzinach, takich jak diagnostyka ilościowa awarii procesu wibracji wirnika, moduły SVM oparte na entropii, architektury sprzętowe SVM w systemach rozpoznawania wzorów, rozpoznawanie głośników za pomocą SVM, klasyfikacja rud żelaza w kopalniach i równoczesne gęstość i prognoza lepkości dla systemu trójskładnikowych cieczy wodnych + etanolu + glikolu etylenowego. Książka zaczyna się od wprowadzenia SVM i przedstawienia problemów optymalizacji dla regularnych SVM. Następny rozdział zagłębia się w podróż SVM w ciągu ostatnich dwóch dekad, od jego stworzenia jako oddzielnego klasyfikatora hiperpłaszczyzny, który oddziela dane należące do dwóch klas do rozwoju różnych wersji SVM, które otrzymują dwa hiperplany zamiast jednego. Warianty te są szczegółowo omawiane, zapewniając czytelnikom głębokie zrozumienie ewolucji SVM. Większość książki dotyczy różnych zastosowań SVM w różnych dziedzinach. Na przykład, książka bada zastosowanie SVM w ilościowej diagnostyce wibracji wirnika, gdzie SVM oparte na spektrum mocy wykorzystuje się do analizy sygnału wibracyjnego i przewidywania usterek.

Support Vector Machines: History and Applications היא סקירה מקיפה של פיתוח ויישום מכונות וקטורי תמיכה (SVM), גישה יעילה ללמידה מפוקחת בשימוש נרחב לזיהוי תבניות, סיווג תמונה רפואית, זיהוי פנים ויישומים מגוונים אחרים. הספר סוקר את היסודות של SVM, את אתגרי האופטימיזציה שלה ואת מסעה של SVM במהלך 25 השנים האחרונות, כולל גרסאות שונות ויישומים חדשים. היא גם דנה ביישומי SVM מעניינים בתחומים שונים כמו אבחון כמותי של כשלים בתהליכי רטט של רוטור, SVM מבוסס אנטרופיה, ארכיטקטורות חומרה SVM במערכות זיהוי תבניות, זיהוי רמקולים באמצעות SVMs, סיווג עפרות ברזל במכרות, וחיזוי צפיפות סימולטני מרכיב מים + אתנול + אתילן גליקול מערכת נוזלים יונים. הספר מתחיל בכך שהוא מציג את SVM ומציג בעיות אופטימיזציה עבור SVM רגיל. הפרק הבא מתעמק במסעה של SVM במהלך שני העשורים האחרונים, מיצירתו כמסווג היפר-מישור המפריד בין נתונים השייכים לשתי כיתות לפיתוח גרסאות שונות של SVM המקבלות שני היפר-מישורים במקום אחד. גרסאות אלו נידונות בפירוט, ומספקות לקוראים הבנה עמוקה של התפתחות SVM. רוב הספר עוסק ביישומים שונים של SVM בתחומים שונים. לדוגמה, הספר בוחן את השימוש ב-SVM באבחנה כמותית של תקלות בתהליך הרטט של הרוטור, כאשר השימוש ב-SVM מבוסס ספקטרום כוח משמש לניתוח אותות רטט וחיזוי פגמים.''

Destek Vektör Makineleri: Geçmiş ve Uygulamalar, desen tanıma, tıbbi görüntü sınıflandırma, yüz tanıma ve diğer çeşitli uygulamalar için yaygın olarak kullanılan denetimli öğrenmeye etkili bir yaklaşım olan Destek Vektör Makinelerinin (SVM) geliştirilmesi ve uygulanmasına kapsamlı bir genel bakış niteliğindedir. Kitap, SVM'nin temellerini, optimizasyon zorluklarını ve SVM'nin çeşitli sürümler ve son uygulamalar da dahil olmak üzere son 25 yıldaki yolculuğunu kapsar. Ayrıca rotor titreşim prosesi arızalarının kantitatif teşhisi, entropi tabanlı SVM'ler, desen tanıma sistemlerinde SVM donanım mimarileri, SVM'leri kullanarak hoparlör tanıma, madenlerde demir cevheri sınıflandırması ve üç bileşenli su + etanol + etilen glikol iyon sıvıları sistemi için eşzamanlı yoğunluk ve viskozite tahmini gibi çeşitli alanlarda ilginç SVM uygulamalarını tartışmaktadır. Kitap, SVM'yi tanıtarak ve düzenli SVM için optimizasyon sorunlarını sunarak başlar. Bir sonraki bölüm, SVM'nin son yirmi yıldaki yolculuğuna, iki sınıfa ait verileri ayıran ayrı bir hiperplan sınıflandırıcısı olarak yaratılmasından, bir yerine iki hiperplan alan farklı SVM sürümlerinin geliştirilmesine kadar uzanıyor. Bu değişkenler, okuyuculara SVM evrimi hakkında derin bir anlayış sağlayarak ayrıntılı olarak tartışılmaktadır. Kitabın çoğu, SVM'nin farklı alanlardaki farklı uygulamalarıyla ilgilidir. Örneğin, kitap, güç spektrumu entropisi tabanlı SVM'nin titreşim sinyali analizi ve hata tahmini için kullanıldığı rotor titreşim proses hatalarının kantitatif teşhisinde SVM'nin kullanımını incelemektedir.

آلات ناقلات الدعم |: التاريخ والتطبيقات هي نظرة عامة شاملة على تطوير وتطبيق آلات ناقلات الدعم (SVM)، وهو نهج فعال للتعلم الخاضع للإشراف يستخدم على نطاق واسع للتعرف على الأنماط، وتصنيف الصور الطبية، والتعرف على الوجه، وغيرها من التطبيقات المتنوعة. يغطي الكتاب أساسيات SVM، وتحديات التحسين، ورحلة SVM على مدار الـ 25 عامًا الماضية، بما في ذلك الإصدارات المختلفة والتطبيقات الحديثة. كما يناقش تطبيقات SVM مثيرة للاهتمام في مجالات مختلفة مثل التشخيص الكمي لفشل عملية الاهتزاز الدوار، و SVMs القائمة على الإنتروبيا، وبنية أجهزة SVM في أنظمة التعرف على الأنماط، والتعرف على السماعات باستخدام SVMs، وتصنيف خام الحديد في المناجم، والكثافة المتزامنة و تنبؤ اللزوجة لنظام سوائل أيون الإيثانول المكون من ثلاثة مكونات + الإيثانول + الإيثيلين. يبدأ الكتاب بتقديم SVM وتقديم قضايا التحسين لـ SVM العادية. يتعمق الفصل التالي في رحلة SVM على مدار العقدين الماضيين، من إنشائها كمصنف فرط طائرة منفصل يفصل البيانات التي تنتمي إلى فئتين إلى تطوير إصدارات مختلفة من SVM تتلقى طائرتين فرطيتين بدلاً من واحدة. تتم مناقشة هذه المتغيرات بالتفصيل، مما يوفر للقراء فهمًا عميقًا لتطور SVM. يتناول الكثير من الكتاب تطبيقات مختلفة لـ SVM في مجالات مختلفة. على سبيل المثال، يفحص الكتاب استخدام SVM في التشخيص الكمي لأعطال عملية الاهتزاز الدوار، حيث يتم استخدام SVM القائم على طيف الطاقة لتحليل إشارة الاهتزاز والتنبؤ بالخطأ.

지원 벡터 기계: 역사 및 응용 프로그램은 패턴 인식, 의료 이미지 분류, 얼굴 인식 및 기타 다양한 응용 프로그램에 널리 사용되는 감독 된 학습에 대한 효과적인 접근 방식 인 SVM (Support Vector Machines) 의 개발 및 응용에 대한 포괄적 인 개요소입니다. 이 책은 다양한 버전과 최신 응용 프로그램을 포함하여 SVM의 기본 사항, 최적화 과제 및 지난 25 년간 SVM의 여정을 다룹니다. 또한 로터 진동 프로세스 고장의 정량적 진단, 엔트로피 기반 SVM, 패턴 인식 시스템의 SVM 하드웨어 아키텍처, SVM을 사용한 스피커 인식, 광산의 철광석 분류, 3 가지 구성 요소 용 물 + 에탄올 + 에틸렌 글리콜 이온 액체 시스템. 이 책은 SVM을 소개하고 일반 SVM에 대한 최적화 문제를 제시하는 것으로 시작됩니다. 다음 장은 지난 20 년 동안 SVM의 여정을 탐구합니다. 두 클래스에 속하는 데이터를 분리하는 분리 된 초평면 분류기에서 하나 대신 두 개의 초평면을받는 다른 버전의 SVM 개발에 이르기까지. 이러한 변형은 독자들에게 SVM 진화에 대한 깊은 이해를 제공하면서 자세히 논의됩니다. 이 책의 대부분은 다른 분야에서 SVM의 다른 응용 프로그램을 다룹니다. 예를 들어, 이 책은 전력 스펙트럼 엔트로피 기반 SVM이 진동 신호 분석 및 결함 예측에 사용되는 로터 진동 프로세스 결함의 정량적 진단에서 SVM의 사용을 조사합니다.

Support Vector Machines： History and Applicationsは、SVM （Support Vector Machines）の開発と適用の包括的な概要であり、パターン認識、医療画像分類、顔認識、およびその他の多様なアプリケーションに広く使用されている監視学習への効果的なアプローチです。この本は、SVMの基本、その最適化の課題、および様々なバージョンや最近のアプリケーションを含む過去25間のSVMの旅をカバーしています。また、ロータ振動プロセス障害の定量診断、エントロピーベースのSVM、パターン認識システムにおけるSVMハードウェアアーキテクチャ、SVMを使用したスピーカー認識、鉱山内の鉄鉱石の分類、および同時密度と粘度など、さまざまな分野での興味深いSVMアプリケーションについて説明します3成分水+エタノール+エチレングリコールイオン液体システムの予測。この本は、SVMを導入し、通常のSVMの最適化の問題を提示することから始まります。次の章では、2つのクラスに属するデータを分離する分離ハイパープレーン分類機としてのSVMの作成から、2つのハイパープレーンを1つではなく受け取る異なるバージョンのSVMの開発まで、過去20間のSVMの旅を掘り下げます。これらのバリエーションについて詳細に説明し、読者にSVMの進化について深い理解を提供します。本の多くは、異なる分野でのSVMのさまざまなアプリケーションを扱っています。例えば、振動信号解析やフォルト予測にパワースペクトルエントロピーベースのSVMを用いた、ロータ振動プロセス断層の定量的診断におけるSVMの使用を検討している。

支持矢量機：歷史和應用是對支持矢量機（SVM）的開發和應用的全面綜述，後者是一種有效的教師學習方法，廣泛用於模式識別，醫療圖像分類，面部識別和其他各種應用程序。該書涵蓋了SVM的基礎，優化問題以及過去25的SVM歷程，包括各種版本和最近的應用領域。它還討論了SVM在各個領域的有趣應用，例如轉子振動過程的定量故障診斷，基於熵的SVM，模式識別系統中的SVM硬件體系結構，使用SVM的揚聲器識別，礦山中的鐵礦石分類以及同時預測三組分系統+乙醇+乙醇的密度和粘度。本書首先介紹了SVM，並介紹了常規SVM的優化問題。下一章深入探討了SVM在過去二十中的歷程，從創建為將屬於兩類的數據分開的分離超平面分類器，到開發不同版本的SVM，後者獲得兩個超平面而不是一個。詳細討論了這些變體，為讀者提供了對SVM演變的深入了解。本書的大部分內容都涉及SVM在不同領域的不同應用。例如，該書研究了SVM在轉子振動過程故障的定量診斷中的使用，其中基於功率譜熵的SVM用於振動信號分析和故障預測。