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基于马氏距离的密度加权最小二乘孪生支持向量机
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作者 吕莉 贺智鹏 +3 位作者 张法滢 张莹莹 康平 李院民 《江西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期37-48,共12页
最小二乘孪生支持向量机基于欧氏距离判断样本相似性并搭建模型的方法未考虑样本不同维度的方差差异对决策超平面位置的影响,导致模型处理此类样本精度不高且对噪声样本敏感.鉴于此,该文提出一种基于马氏距离的密度加权最小二乘孪生支... 最小二乘孪生支持向量机基于欧氏距离判断样本相似性并搭建模型的方法未考虑样本不同维度的方差差异对决策超平面位置的影响,导致模型处理此类样本精度不高且对噪声样本敏感.鉴于此,该文提出一种基于马氏距离的密度加权最小二乘孪生支持向量机.该算法利用马氏距离替换欧氏距离构造密度加权策略,充分考虑点与分布的关系,给予噪声数据较低的权重,降低算法对噪声的敏感性;同时结合马氏距离核函数计算样本内协方差矩阵,消除样本特征值之间方差的差异,更准确地体现样本间的相关性,从而优化决策超平面.实验采用人工数据集和UCI数据集,实验结果表明:该算法比同类型分类算法具有更高的分类精确度和泛化能力,能够有效区分在样本中的噪声数据并赋予合适的权重值,提升分类器的鲁棒性. 展开更多
关键词 支持向量机 马氏距离 核函数 密度加权 最小二乘损失函数
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加权高斯匹配滤波下激光复合成像三维重构 被引量:1
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作者 李丰 李燕 石彬彬 《激光杂志》 北大核心 2025年第1期251-256,共6页
激光复合成像三维重构是通过激光扫描和图像处理算法,实现对物体或场景的高精度三维重建。但在实际应用中,受到光照强度及噪声干扰,技术难以精准捕获像素点细节、纹理、亮度特征,导致重建的三维图像与实际存在一定偏差。为此,提出一种... 激光复合成像三维重构是通过激光扫描和图像处理算法,实现对物体或场景的高精度三维重建。但在实际应用中,受到光照强度及噪声干扰,技术难以精准捕获像素点细节、纹理、亮度特征,导致重建的三维图像与实际存在一定偏差。为此,提出一种加权高斯匹配滤波下激光复合成像三维重构方法。根据激光复合成像机理建立扫描方程,生成激光图像,利用邻域平均法平滑图像噪声,通过核函数、卷积运算匹配像素点对比度,采用马尔科夫随机场建立三维重构模型,经过距离保真、正则化运算,实现激光复合成像三维重构。实验结果表明,经加权高斯匹配滤波后,重构结果能够真实展现物体和场景三维立体图,且误差小、结构相似性高。 展开更多
关键词 加权高斯匹配滤波 激光复合成像 核函数 卷积核 空间距离
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基于加权局部密度的双超球支持向量机算法
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作者 王梦珍 张德生 张晓 《计算机工程》 北大核心 2025年第5期188-195,共8页
使用一对超球面描述样本分布的双超球支持向量机(THSVM)算法没有考虑样本数据的密度信息,容易受噪声干扰,对所有特征赋予相同权重,忽略了不同特征对分类结果的影响。针对上述问题,提出了基于加权局部密度的双超球支持向量机(WLDTHSVM)... 使用一对超球面描述样本分布的双超球支持向量机(THSVM)算法没有考虑样本数据的密度信息,容易受噪声干扰,对所有特征赋予相同权重,忽略了不同特征对分类结果的影响。针对上述问题,提出了基于加权局部密度的双超球支持向量机(WLDTHSVM)算法。首先,利用信息增益计算每个特征的权重,并将特征权重应用到欧氏距离以及核函数的计算中,降低了不相关或弱相关的特征对样本相似性的影响;其次,利用特征加权的欧氏距离,构造一种新的加权局部密度函数,不仅考虑了样本点近邻的类别信息,而且考虑不同特征对样本间距离的影响,将归一化加权局部密度与误差项结合来增强模型的抗噪声干扰能力;最后,用特征加权的决策函数判定测试样本点的所属类别。在人工数据集和UCI数据集上对WLDTHSVM算法的可行性与有效性进行验证,实验结果表明,WLDTHSVM算法与支持向量机(SVM)、孪生支持向量机(TWSVM)、THSVM等对比算法相比,在11个UCI数据集上平均准确率最高可提升2.76百分点,在含噪数据集上具有较好的分类表现。 展开更多
关键词 支持向量机 局部密度 特征权重 信息增益 核函数
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加权N-W核估计量的渐近正态性研究
4
作者 张颖 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第2期30-33,共4页
文章利用改进了的N-W核估计量—加权N-W核估计量来估计回归函数,在给定的条件下,证明了加权N-W核估计量的渐近正态性,并通过模拟研究得出,利用非参数核估计法估计回归函数时,加权N-W核估计量要优于N-W核估计量。
关键词 n-w核估计量 加权n-w核估计量 回归函数 渐近正态
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自适应引导滤波下图像多尺度细节增强
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作者 李俊霖 《现代电子技术》 北大核心 2025年第9期24-27,共4页
在图像增强过程中,通常需要对图像进行去噪和平滑处理,但这一步骤往往会导致图像的边缘变得不清晰,甚至可能出现模糊的效果。因此,提出一种自适应引导滤波下图像多尺度细节增强方法。采用自适应引导滤波技术对图像实施滤波操作,在去除... 在图像增强过程中,通常需要对图像进行去噪和平滑处理,但这一步骤往往会导致图像的边缘变得不清晰,甚至可能出现模糊的效果。因此,提出一种自适应引导滤波下图像多尺度细节增强方法。采用自适应引导滤波技术对图像实施滤波操作,在去除图像噪声和平滑图像的同时,有效保留其边缘细节特征。随后,将经过滤波处理的图像分解为两个组成部分:细节层、基础层,采用多尺度细节增强技术提升细节层图像局部细节清晰度,使用具有不同尺寸的高斯核进行卷积运算,以生成具有不同平滑效果的图像序列,从而进行多尺度细节增强。将基础层的对比度增强后与细节增强后的细节层依据一定的权重进行融合,从而生成多尺度细节增强图像。实验结果显示,所提方法能够丰富图像的细节信息,确保图像整体结构的完整性和自然过渡,使图像的色彩更加饱满;信息熵和平均梯度指标均展现出优异的表现,有力证明了该方法在图像多尺度细节增强方面的有效性。 展开更多
关键词 引导滤波 自适应 多尺度 细节增强 高斯核函数 加权融合 平滑处理
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Incorporating Prior Knowledge into Kernel Based Regression
6
作者 SUN Zhe ZHANG Zeng-Ke WANG Huan-Gang 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期1515-1521,共7页
在一些,样品基于回归任务,观察样品是相当很少足够增进知识。作为结果,在样品和模型复杂性的数字之间的冲突出现,并且回归方法将面对窘境是否选择一个复杂模型。合并优先的知识是这窘境的一个潜在的解决方案。在这份报纸,一种优先... 在一些,样品基于回归任务,观察样品是相当很少足够增进知识。作为结果,在样品和模型复杂性的数字之间的冲突出现,并且回归方法将面对窘境是否选择一个复杂模型。合并优先的知识是这窘境的一个潜在的解决方案。在这份报纸,一种优先的知识被调查,把它合并到核的一个新奇方法基于回归计划被建议。建议优先的 knowledge based 核回归(PKBKR ) 方法包括二 subproblems:在函数空间代表优先的知识,并且联合这个代表和训练样品获得回归函数。为代表的步的一个贪婪算法和为加入步的加权的损失功能被建议。最后,实验被执行验证建议 PKBKR 方法,结果在那里证明建议方法能与适当模型复杂性完成相对高的回归性能,特别当样品的数字是小的或观察噪音大时。 展开更多
关键词 计算方法 回归方程 机械学习 自动化系统
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2001–2020年中国广西及东盟区域1 km分辨率降尺度月度降水数据集 被引量:2
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作者 赵宁 邱玉宝 +2 位作者 贾国强 孙希延 傅文学 《中国科学数据(中英文网络版)》 CSCD 2024年第2期34-49,共16页
中国广西及东盟区域位于亚洲东南部,同属亚热带季风气候,降水充沛,洪涝灾害频发,直接影响社会经济活动,高分辨率、高精度降水资料可有效支撑区域水资源、农业、灾害及生态等管理和研究。本研究以2001–2020年全球降水观测计划降水数据(G... 中国广西及东盟区域位于亚洲东南部,同属亚热带季风气候,降水充沛,洪涝灾害频发,直接影响社会经济活动,高分辨率、高精度降水资料可有效支撑区域水资源、农业、灾害及生态等管理和研究。本研究以2001–2020年全球降水观测计划降水数据(GPM IMERG)为因变量,结合中分辨率成像光谱仪(MODIS)增强植被指数(EVI)、地表蒸散发(ET)、地表温度(LST)、先进星载热发射和反射辐射仪(ASTER)海拔(ELV)等解释变量,引入考虑变量随地理环境影响变化的地理加权回归(GWR)模型,构建空间分辨率为10 km的年尺度模型,经过测试选取验证精度良好的指数核函数。通过回代,基于空间分辨率为1 km的解释变量,构建了2001–2020年中国广西及东盟区域1 km年度降水数据集,并进一步采用比例指数法获得研究区2001–2020年1 km月度降水数据集。采用2001–2020年2679个地面观测站点数据对降尺度数据集进行验证,相关系数、均方根误差和偏差分别为0.792、74.610mm、-0.122%。本数据集能够有效反映1 km分辨率下的降水时空分布及其差异性,可广泛应用于水资源、农业、生态环境、灾害模拟等研究领域。 展开更多
关键词 降水 广西及东盟区域 全球降水观测计划(GPM) 地理加权回归模型(GWR) 核函数
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一种改进的非局部均值图像去噪算法 被引量:32
8
作者 刘晓明 田雨 +1 位作者 何徽 仲元红 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第4期199-201,207,共4页
传统非局部均值滤波算法中使用指数型加权核函数,容易导致图像细节因过度平滑而变得模糊。为此,在指数型加权核函数的基础上,采用余弦系数加权的高斯核函数,设计一种改进的非局部均值图像去噪算法,并将其应用于加权系数计算中。实验结... 传统非局部均值滤波算法中使用指数型加权核函数,容易导致图像细节因过度平滑而变得模糊。为此,在指数型加权核函数的基础上,采用余弦系数加权的高斯核函数,设计一种改进的非局部均值图像去噪算法,并将其应用于加权系数计算中。实验结果表明,该算法的去噪性能优于传统算法,且能更好地保留原图像的细节信息,峰值信噪比最大可以提升1.6 dB。 展开更多
关键词 图像处理 图像去噪 非局部均值 加权平均 高斯噪声 加权核函数
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核加权RX高光谱图像异常检测算法 被引量:27
9
作者 赵春晖 李杰 梅锋 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期378-382,共5页
提出了一种新的基于混合核函数的加权RX算法,用于高光谱图像异常检测.在将原始高光谱数据非线性映射到高维特征空间以挖掘高光谱图像波段间蕴含的非线性信息后,自适应地赋予特征空间RX算子中采样协方差矩阵各光谱向量相应的权值.权值的... 提出了一种新的基于混合核函数的加权RX算法,用于高光谱图像异常检测.在将原始高光谱数据非线性映射到高维特征空间以挖掘高光谱图像波段间蕴含的非线性信息后,自适应地赋予特征空间RX算子中采样协方差矩阵各光谱向量相应的权值.权值的大小与光谱向量到质心的距离成反比,从而削减了协方差矩阵中异常数据比重,使加权协方差矩阵更好地表征背景数据分布.最后利用核函数性质将高维特征空间的内积运算转化为低维输入空间的核函数计算,并根据高光谱数据特点线性组合新型光谱核函数和径向基核函数以改善算法性能.为验证算法的有效性,利用真实的高光谱数据进行了仿真实验,结果表明该算法优于特征空间的RX算法,能检测到更多的异常目标. 展开更多
关键词 高光谱图像 异常检测 加权RX 核函数
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参数与非参数回归在FDI中的比较分析 被引量:2
10
作者 杨世娟 李英华 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第6期31-34,共4页
文章在对参数回归及非参数回归方法进行介绍的基础上,采用线性回归模型、引入虚拟变量的非线性回归模型以及N-W核权函数回归估计,对1983—2014年我国外商直接投资总额与GDP关系进行探讨。最后分别给出3类方法的拟合值以及MAE和MSE。从... 文章在对参数回归及非参数回归方法进行介绍的基础上,采用线性回归模型、引入虚拟变量的非线性回归模型以及N-W核权函数回归估计,对1983—2014年我国外商直接投资总额与GDP关系进行探讨。最后分别给出3类方法的拟合值以及MAE和MSE。从拟合效果来看,相对于线性回归模型,引入虚拟变量的非线性回归模型以及非参数回归方法更能有效地拟合FDI与GDP之间的关系,且窗宽为0.25的非参数估计效果更优。 展开更多
关键词 FDI 线性回归 虚拟变量 非线性回归 n-w核权函数
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基于Gabor小波变换与K-L高斯黎曼流形判别的人脸识别 被引量:12
11
作者 黄淼 王刘涛 张海朝 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第9期208-213,共6页
针对图像集人脸识别中的子空间模型限制,结合Gabor小波变换与K-L高斯黎曼流形判别,提出一种新的图像集人脸识别方法。通过Gabor小波变换表征图像集中人脸图像的特征向量,利用混合高斯模型中带有先验概率的高斯分量表示每个图像数据集,... 针对图像集人脸识别中的子空间模型限制,结合Gabor小波变换与K-L高斯黎曼流形判别,提出一种新的图像集人脸识别方法。通过Gabor小波变换表征图像集中人脸图像的特征向量,利用混合高斯模型中带有先验概率的高斯分量表示每个图像数据集,采用可信的K-L概率核函数表示高斯分量间的不同距离,通过加权核判别分析最大化高斯分布间的间距,获取底层数据分布。实验结果表明,与基于线性仿射子空间、基于非线性流形和基于统计模型的方法相比,该方法在YTC和COX数据库上的识别率较高,在YTF数据库上的ROC曲线面积达到85.91,表现最优。测试和训练时间比较结果也表明该方法更适合应用于离线图像集人脸识别系统。 展开更多
关键词 GABOR小波 高斯黎曼流形 人脸识别 K—L核函数 加权核
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结合目标预估计与Mean Shift理论的运动目标跟踪算法 被引量:6
12
作者 赵倩 袁健全 +1 位作者 鲁新平 李吉成 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1152-1156,共5页
图像的运动包括目标、背景和平台的运动,复杂的运动关系增加了目标跟踪的难度。提出了一种有效的基于Mean Shift理论的运动目标跟踪算法。为提高算法的实时性,对Mean Shift算法的核函数进行了改进,使得加减运算替代乘方和浮点运算,大大... 图像的运动包括目标、背景和平台的运动,复杂的运动关系增加了目标跟踪的难度。提出了一种有效的基于Mean Shift理论的运动目标跟踪算法。为提高算法的实时性,对Mean Shift算法的核函数进行了改进,使得加减运算替代乘方和浮点运算,大大提高了运算效率;并通过对迭代权值的改进,强化了初始模板的主要信息,提高了算法跟踪与背景相似目标的能力;采用自动更新模板的策略,克服了目标特征分布发生改变的问题;在此基础上,引入了目标预检测,提出了综合背景差分检测的运动目标跟踪算法,实验表明:该算法在目标被遮挡情况下具有较强的适应性。 展开更多
关键词 运动目标跟踪 Mean SHIFT 核函数 迭代权值 背景差分
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动态权值混合C-均值模糊核聚类算法 被引量:8
13
作者 王亮 王士同 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第8期2852-2855,共4页
PCM算法存在聚类重叠的缺陷,PFCM算法同时利用隶属度与典型值把数据样本划分到不同的类中,提高了算法的抗噪能力,但PFCM算法对样本分布不均衡的聚类效果并不十分理想。针对此不足,可以通过Mercer核把原来的数据空间映射到特征空间,并为... PCM算法存在聚类重叠的缺陷,PFCM算法同时利用隶属度与典型值把数据样本划分到不同的类中,提高了算法的抗噪能力,但PFCM算法对样本分布不均衡的聚类效果并不十分理想。针对此不足,可以通过Mercer核把原来的数据空间映射到特征空间,并为特征空间的每个向量分配一个动态权值,从而得到特征空间内的目标函数。理论分析和实验结果表明,相对于其他经典模糊聚类算法,新算法具有更好的健壮性和聚类效果。 展开更多
关键词 模糊聚类 权值 核函数 核参数 特征空间
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无网格RKPM法模拟平板轧制过程 被引量:5
14
作者 崔青玲 李长生 +2 位作者 刘相华 王国栋 熊尚武 《应用力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期243-246,i009,共5页
将无网格再生核质点法(RKPM)用于刚塑性可压缩材料轧制过程的模拟,采用罚函数满足本质边界条件,选用矩形影响域的张量积核函数,利用有限元网格作为积分单元,对求解域内和边界上采用不同的高斯积分方案。并将计算结果与刚塑性有限元计算... 将无网格再生核质点法(RKPM)用于刚塑性可压缩材料轧制过程的模拟,采用罚函数满足本质边界条件,选用矩形影响域的张量积核函数,利用有限元网格作为积分单元,对求解域内和边界上采用不同的高斯积分方案。并将计算结果与刚塑性有限元计算结果和文献中的实验数据相比较,说明RKPM方法用于刚塑性可压缩材料轧制过程的可行性和正确性。 展开更多
关键词 无网格法 刚塑性可压缩材料 罚函数 张量积核函数 轧制
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改进的基于核函数的模糊聚类算法 被引量:4
15
作者 孔攀 邓辉文 +1 位作者 江欢 黄艳艳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第9期2338-2340,共3页
针对传统模糊核聚类算法没有考虑各维特征对聚类的不同贡献程度,以及易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的模糊核聚类算法。该算法构造了一个简单有效的适应度函数,结合遗传算法全局搜索的优点,避免算法陷入局部最优。还为各维特征引入... 针对传统模糊核聚类算法没有考虑各维特征对聚类的不同贡献程度,以及易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的模糊核聚类算法。该算法构造了一个简单有效的适应度函数,结合遗传算法全局搜索的优点,避免算法陷入局部最优。还为各维特征引入一个权系数,并利用ReliefF算法为特征加权。该算法比传统模糊核聚类算法有较大改进,实验结果表明了其有效性。 展开更多
关键词 模糊聚类 核函数 遗传算法 特征加权
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基于输出PDF的浮选故障检测和诊断方法 被引量:4
16
作者 桂卫华 杜建江 +1 位作者 许灿辉 阳春华 《控制工程》 CSCD 北大核心 2012年第2期307-310,共4页
针对浮选中泡沫尺寸分布的特殊性,如非高斯分布,左偏斜,高峰值等,常规分析方法无法准确描述尺寸分布的特点,因此无法准确检测和诊断浮选过程中出现的故障。提出对泡沫尺寸分布的输出概率密度函数(PDF)的统计分析,形成了一种新的浮选过... 针对浮选中泡沫尺寸分布的特殊性,如非高斯分布,左偏斜,高峰值等,常规分析方法无法准确描述尺寸分布的特点,因此无法准确检测和诊断浮选过程中出现的故障。提出对泡沫尺寸分布的输出概率密度函数(PDF)的统计分析,形成了一种新的浮选过程故障检测和诊断方法。通过采用自设计的核方法逼近将输出PDF转化为动态权系数,建立带有时滞的非线性不确定性权动态模型,基于线性矩阵不等式设计得到可行的故障检测和诊断算法。通过仿真验证分析,证明此算法的有效性。结合现场浮选过程,讨论了此方法的应用前景和优势。 展开更多
关键词 输出PDF 故障检测和诊断 核方法 权函数
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基于核函数的加权极限学习机污水处理在线故障诊断 被引量:9
17
作者 许玉格 邓文凯 陈立定 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期3817-3825,共9页
污水生化处理中的运行故障会引起出水水质不达标、运行费用增高和环境二次污染等严重问题,需要及时准确地对运行故障进行诊断。考虑到污水处理过程运行状态数据的不平衡性造成故障诊断准确率下降,提出了一种基于核函数的加权极限学习机... 污水生化处理中的运行故障会引起出水水质不达标、运行费用增高和环境二次污染等严重问题,需要及时准确地对运行故障进行诊断。考虑到污水处理过程运行状态数据的不平衡性造成故障诊断准确率下降,提出了一种基于核函数的加权极限学习机污水处理过程实时在线故障诊断方法。该方法以极限学习机为基础,采用加权的方式处理数据的不平衡特性,通过核函数的非线性映射来提高数据线性可分的程度。仿真实验证明,本文建立的污水处理在线故障诊断模型在线测试精度高,泛化性能好,模型在线更新速度快,能够比较好地满足准确性和实时性,实现对污水处理过程的在线故障诊断。 展开更多
关键词 加权极限学习机 核函数 在线建模 污水处理 故障诊断 仿真实验
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信息熵特征加权核函数的SVM数据分类方法 被引量:9
18
作者 李长生 吴辰文 +1 位作者 梁靖涵 王伟 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第7期1528-1532,共5页
核函数及其参数的选择和优化与所分析数据的分布情况密切相关,同一数据经不同核函数映射或者同一核函数映射数据的不同特征子集都会获得不同的数据类群分度.现针对单一核函数在同一数据的不同特征子集上具有不同的预测识别效果的问题,... 核函数及其参数的选择和优化与所分析数据的分布情况密切相关,同一数据经不同核函数映射或者同一核函数映射数据的不同特征子集都会获得不同的数据类群分度.现针对单一核函数在同一数据的不同特征子集上具有不同的预测识别效果的问题,结合信息熵理论,提出一种基于信息熵特征加权核函数的SVM数据分类方法,以避免核函数设计的盲目性及局部最优等非线性优化问题的同时提高算法的分类精度.经实验验证,基于信息熵特征加权核函数的SVM算法的识别结果与同类判别算法的识别结果相比,其分类准确率较高,稳定性和泛化性相对更好. 展开更多
关键词 核函数 信息熵 特征加权 支持向量机(SVM)
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一种基于广义熵的模糊聚类算法 被引量:2
19
作者 李凯 李娜 陈武 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第13期166-168,共3页
针对熵模糊聚类算法只考虑特殊的加权指数问题,将广义熵引入到模糊聚类的目标函数,获得一种基于广义熵的模糊聚类模型和模糊聚类算法。将核函数引入到该模糊聚类模型中,提出基于广义熵的核模糊聚类算法。实验研究广义熵模糊聚类算法与... 针对熵模糊聚类算法只考虑特殊的加权指数问题,将广义熵引入到模糊聚类的目标函数,获得一种基于广义熵的模糊聚类模型和模糊聚类算法。将核函数引入到该模糊聚类模型中,提出基于广义熵的核模糊聚类算法。实验研究广义熵模糊聚类算法与核模糊聚类算法,证明当使用熵模糊聚类算法对数据聚类时,选取加权指数大于2的值可获得较好的聚类结果,同时参数对核算法的聚类结果有较大的影响。 展开更多
关键词 广义熵 加权指数 目标函数 核函数 模糊聚类
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基于粒子群的粗糙核聚类算法 被引量:4
20
作者 姚丽娟 罗可 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第8期2854-2857,2902,共5页
针对K-means聚类算法容易陷入局部最优、不能处理边界对象及线性不可分的缺点,提出一种基于粒子群的粗糙核聚类算法。该算法通过Mercer核将输入样本空间中的样本映射到高维空间,使样本变得线性可分,并结合粗糙集的思想,通过动态改变上... 针对K-means聚类算法容易陷入局部最优、不能处理边界对象及线性不可分的缺点,提出一种基于粒子群的粗糙核聚类算法。该算法通过Mercer核将输入样本空间中的样本映射到高维空间,使样本变得线性可分,并结合粗糙集的思想,通过动态改变上下近似集的权重因子对边界对象进行有效处理,同时采用reliefF方法对样本属性进行加权处理,以解决混合数据的聚类问题,最后利用粒子群算法防止算法陷入局部最优。仿真实验表明,相对于其他改进算法,该算法具有较高的正确率和较短的收敛时间,并进一步验证了该算法的鲁棒性和稳定性,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 聚类 核函数 粗糙集 粒子群算法 属性加权
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