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小波包特征能量算子与多核函数组合KPCA的声目标识别 被引量:3
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作者 曾番 黄文龙 +1 位作者 夏伟鹏 冯卉 《电光与控制》 北大核心 2017年第4期5-7,22,共4页
提出了一种小波包特征能量算子和多核函数组合KPCA的声目标特征参数提取方法。首先对声目标信号采用小波包能量特征算子进行特征参数提取,然后将组合核函数应用于核主成分分析。实验数据表明,基于小波包能量特征和多核函数组合KPCA特征... 提出了一种小波包特征能量算子和多核函数组合KPCA的声目标特征参数提取方法。首先对声目标信号采用小波包能量特征算子进行特征参数提取,然后将组合核函数应用于核主成分分析。实验数据表明,基于小波包能量特征和多核函数组合KPCA特征参数不仅大大降低了特征向量的维数,并且有效地提高了识别率,降低了计算复杂度。 展开更多
关键词 声音探测 小波包特征能量算子 多核函数组合 主成分分析
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用核K-means聚类和半定规划SVM实现垃圾标签检测
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作者 覃华 丁立朵 +1 位作者 符丽锦 覃希 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第4期1179-1182,1186,共5页
提出使用核K-means聚类算法从样本集中抽取特征向量集来训练SVM,达到减少SVM规模的目的。SVM核函数的选择会影响SVM模型的分类效果,提出将多个非线性映射能力不同的核函数进行线性组合,在特征训练集上构造出组合SVM的半定规划模型,用内... 提出使用核K-means聚类算法从样本集中抽取特征向量集来训练SVM,达到减少SVM规模的目的。SVM核函数的选择会影响SVM模型的分类效果,提出将多个非线性映射能力不同的核函数进行线性组合,在特征训练集上构造出组合SVM的半定规划模型,用内点法求解出最优组合系数,得到非线性映射能力更强的半定规划SVM,并用做垃圾标签检测。在UCI数据集上与双层减样支持向量机方法进行比较,实验结果表明,新的垃圾标签检测法提高了识别率,并大幅度减少了训练时间。 展开更多
关键词 垃圾标签识别 支持向量机 多核函数组合 半定规划
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