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尺度核函数支撑矢量机 被引量:18
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作者 张莉 周伟达 焦李成 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期527-529,共3页
本文提出了一种可容许的支撑矢量机核—尺度核 .该尺度核函数可以被看作是一个具有平移因子的多维尺度函数 ,它能作为平方可积空间的子空间上一组完备的基函数 .在此意义上 ,采用尺度核函数的支撑矢量机 ,可以认为是在尺度空间中寻找最... 本文提出了一种可容许的支撑矢量机核—尺度核 .该尺度核函数可以被看作是一个具有平移因子的多维尺度函数 ,它能作为平方可积空间的子空间上一组完备的基函数 .在此意义上 ,采用尺度核函数的支撑矢量机 ,可以认为是在尺度空间中寻找最佳的尺度系数 .因此在理论上尺度核函数支撑矢量机能够以零误差逼近某一空间上的任何目标函数 。 展开更多
关键词 支撑矢量机 支撑矢量 尺度核函数 高斯 模式识别
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基于多尺度核函数的散乱点云数据过滤方法 被引量:1
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作者 刘光帅 李柏林 何朝明 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第11期4348-4349,4352,共3页
针对光滑曲面采样散乱点云含有噪声及异常数据的问题,提出了一种基于多尺度核函数的过滤处理方法。采用核密度估计技术及均值漂移跟踪算法对原始点云数据进行聚类,结合局部似然函数来测度一个三维点位于采样曲面上的概率,利用过滤后的... 针对光滑曲面采样散乱点云含有噪声及异常数据的问题,提出了一种基于多尺度核函数的过滤处理方法。采用核密度估计技术及均值漂移跟踪算法对原始点云数据进行聚类,结合局部似然函数来测度一个三维点位于采样曲面上的概率,利用过滤后的极大似然点集精确地逼近采样曲面,最后结合经典网格化算法能够获得较好的曲面重构效果。处理实例证明,该方法实用性好,不仅能够很好地抑制不同幅值的噪声,同时也能够探测到异常数据并进行自动清除。 展开更多
关键词 散乱点云数据 尺度核函数 均值漂移跟踪算法 似然估计 噪声 异常数据 过滤
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支持向量机中Mercer核函数的构造研究 被引量:8
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作者 孙凯 王颖龙 《兵工自动化》 2008年第11期40-42,共3页
核函数的构造是支持向量机中的一个重要的问题,它直接影响模型的推广能力。在核匹配追踪学习机的基础上,提出子波核函数和多尺度核函数,利用多分辨分析可逼近平方可积空间L2(R)的性质,弥补传统核函数在逼近性能方面的不足,并通过实例证... 核函数的构造是支持向量机中的一个重要的问题,它直接影响模型的推广能力。在核匹配追踪学习机的基础上,提出子波核函数和多尺度核函数,利用多分辨分析可逼近平方可积空间L2(R)的性质,弥补传统核函数在逼近性能方面的不足,并通过实例证明其有效性。 展开更多
关键词 支持向量机 匹配追踪学习机 子波函数 尺度核函数
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基于多尺度小波核LS-SVM的红外弱小目标检测 被引量:3
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作者 王鹏 王志成 +1 位作者 张钧 田金文 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2006年第z4期251-257,共7页
针对红外弱小目标检测提出了一种新的算法.算法首先对图像进行均值滤波处理以减少噪声点,然后利用基于多尺度小波核函数的最小二乘向量机对图像进行局部灰度曲面拟合,再通过二阶方向导数算子计算出其特征图像并将连续几帧特征图像融合,... 针对红外弱小目标检测提出了一种新的算法.算法首先对图像进行均值滤波处理以减少噪声点,然后利用基于多尺度小波核函数的最小二乘向量机对图像进行局部灰度曲面拟合,再通过二阶方向导数算子计算出其特征图像并将连续几帧特征图像融合,最后采用对比度分割方法确认目标位置.仿真实验表明,该方法不仅具有良好的适应性和检测效果,而且具有较强的时效性. 展开更多
关键词 红外序列图像 小目标检测 最小二乘向量机 尺度小波函数
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粒子群算法优化双核支持向量机及应用 被引量:8
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作者 聂立新 张天侠 赵波 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期565-569,596-597,共5页
针对支持向量机核函数和控制参数选取难度较大的问题,提出了一种主动划分参数区间的双尺度径向基核支持向量机,并用并行定向变异混合粒子群优化算法选取其控制参数。试验分析了利用标准数据集经多次独立重复试验得到的均值等统计量,验... 针对支持向量机核函数和控制参数选取难度较大的问题,提出了一种主动划分参数区间的双尺度径向基核支持向量机,并用并行定向变异混合粒子群优化算法选取其控制参数。试验分析了利用标准数据集经多次独立重复试验得到的均值等统计量,验证、测试了上述支持向量机模型,同时考虑了类间数据不平衡的影响。结果表明,双尺度径向基核函数的性能在多数情况下优于单径向基核函数,并行定向变异的混合粒子群优化算法优于标准粒子群优化算法,能够有效抑制早熟收敛,有利于搜索到更优的支持向量机控制参数。 展开更多
关键词 支持向量机 尺度核函数 粒子群优化算法 参数优化 故障诊断
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基于有序聚类和MSKPCA的室内定位算法 被引量:4
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作者 马跃欣 冯秀芳 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第4期963-968,共6页
针对指纹室内定位算法中环境动态变化对Wi-Fi信号的干扰和定位实时性较差的问题,提出一种基于有序聚类和多尺度核主成分分析的Wi-Fi指纹室内定位算法。离线阶段采用参考点可检测接入点序列的最长公共子序列衡量相似度,通过有序聚类划分... 针对指纹室内定位算法中环境动态变化对Wi-Fi信号的干扰和定位实时性较差的问题,提出一种基于有序聚类和多尺度核主成分分析的Wi-Fi指纹室内定位算法。离线阶段采用参考点可检测接入点序列的最长公共子序列衡量相似度,通过有序聚类划分子区域。在线阶段先进行粗定位,选择最优尺度的核主成分分析模型处理子区域指纹数据,使用朴素贝叶斯加权K近邻算法预测目标节点位置。实验结果表明,该算法可有效提升定位精度,86.7%的定位误差在1.2 m以内。 展开更多
关键词 指纹室内定位 最长公共子序列 有序聚类 尺度核函数 主成分分析
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