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1.       系统采用MYECLIPSE7自带的JDK1.5编译源代码 2.       JAVA EE采用JAVA EE 5 3.       打开MYECLIPSE，导入PROJECT FROM EXIST PROJECT INTO WORKSPACE

在机器学习，支持向量机（SVM，还支持矢量网络[1]）的监督学习模型相关的学习算法，分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。给定一组训练实例，每个标记为属于两类，一种SVM训练算法构建了一个模型，分配新的实例为一类或其他，使其成为非概率二元线性分类。一个SVM模型是的例子如在空间中的点，映射使得的不同类别的例子是由一个明显的差距是尽可能宽划分的表示。新的例子，然后映射到同一个空间，并根据预测他们落在差距哪边就属于一个类别。除了执行线性分类，支持向量机可以使用所谓的核技巧，它们的输入隐含映射成高维特征空间中有效地进行非线性分类。

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资源描述 ONE模拟器是由SINDTN和CATDTN工程项目开发的，由芬兰的诺基亚研究中心提供支持。ONE是一种基于离散事件模拟引擎的，在每一步模拟时引擎都会更新许多的模块，从而实现整个模拟的功能。它能够通过使用不同的路由协议来模拟DTN消息的收发，并生成移动轨迹的记录。ONE模拟器的主要功能包括节点移动的建模、节点之间的通信、路由和消息的处理、通过GUI观察实时的节点移动和消息传输、可视化的数据结果的收集和分析等，并可以借助如nuplot［14］ 等工具把数据图示化。

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