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基于支持向量机和朴素贝叶斯的甲型流感病毒(H1N1)神经氨酸酶抑制剂分类模型构建与药物发现 被引量:1
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作者 连雯雯 刘艾林 杜冠华 《中国药理学与毒理学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期1081-1082,共2页
目的应用机器学习方法建立甲型流感病毒神经氨酸酶(neuraminidase,NA)抑制剂分类模型,并用于化合物筛选,以提高药物筛选效率。方法利用支持向量机和朴素贝叶斯两种机器学习方法,建立甲型NA抑制剂的分类模型,并对训练集中活性化合物与非... 目的应用机器学习方法建立甲型流感病毒神经氨酸酶(neuraminidase,NA)抑制剂分类模型,并用于化合物筛选,以提高药物筛选效率。方法利用支持向量机和朴素贝叶斯两种机器学习方法,建立甲型NA抑制剂的分类模型,并对训练集中活性化合物与非活性化合物的比例、分子描述符进行优化,选取最优模型对本实验室化合物库中15 600个化合物的NA抑制活性进行预测,并用NA抑制剂筛选模型对预测结果进行验证。结果发现9个NA抑制剂,其中5个是奥司他韦衍生物,在C-5有一个较大的取代基,对NA(H1N1)和NA(H3N2)具有较强的抑制作用,IC50分别为12.90~185.04 nmol·L-1和18.88~366.10 nmol·L-1;另外4个NA抑制剂具有新的骨架,对NA(H1N1)和NA(H3N2)的抑制作用明显弱于奥司他韦衍生物,IC50分别为39.46~63.83μmol·L-1和44.54~114.06μmol·L-1。结论将机器学习方法用于NA抑制剂的筛选,能有效的提高药物发现效率。本研究中发现的9个NA抑制剂可以作为先导化合物,对其进行结构优化,以期获得活性更强的NA抑制剂。 展开更多
关键词 支持向量 朴素贝叶斯 器学习 药物筛选 甲型流感病毒 神经氨酸酶
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基于支持向量机分类器的活动形状模型
2
作者 杜春华 杨杰 +2 位作者 张田昊 吴证 景旭 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2006年第z4期469-476,共8页
为了精确地寻找活动形状模型中特征点的新位置,提出了一种基于支持向量机分类器的活动形状模型用于人脸特征点定位,即把寻找特征点新位置的任务转化为分类问题。起初,这是典型的两类分类问题,但两类分类器寻找特征点新位置效果并不理想... 为了精确地寻找活动形状模型中特征点的新位置,提出了一种基于支持向量机分类器的活动形状模型用于人脸特征点定位,即把寻找特征点新位置的任务转化为分类问题。起初,这是典型的两类分类问题,但两类分类器寻找特征点新位置效果并不理想。因此进一步提出把两类分类问题转化为多类分类问题。为每一个特征点训练一个支持向量机多类分类器,并用此分类器寻找该特征点新位置。实验结果表明,基于支持向量机多类分类器的活动形状模型比原始活动形状模型更为精确,稳健。 展开更多
关键词 活动形状模型 支持向量分类器 分类问题 新位置
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贝叶斯分类器的关联向量机多模型软测量建模 被引量:2
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作者 周开武 杨慧中 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第5期224-226,241,共4页
为了改善软测量模型的估计精度,提出了一种基于贝叶斯分类算法和关联向量机的多模型软测量建模方法。采用贝叶斯分类器对样本数据集进行分类,并对不同类别的输入数据分别建立关联向量回归机子模型,用"切换开关"方式组合作为... 为了改善软测量模型的估计精度,提出了一种基于贝叶斯分类算法和关联向量机的多模型软测量建模方法。采用贝叶斯分类器对样本数据集进行分类,并对不同类别的输入数据分别建立关联向量回归机子模型,用"切换开关"方式组合作为最终的软测量模型输出。将该方法应用于双酚A生产过程的质量指标软测量建模,仿真结果表明:与单模型支持向量机相比,该方法估计精度较高,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 模型 关联向量 超参数 贝叶斯分类器
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基于朴素贝叶斯和支持向量机的自适应垃圾短信过滤系统 被引量:17
4
作者 金展 范晶 +1 位作者 陈峰 徐从富 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第3期714-718,共5页
随着短信业务的不断发展,垃圾短信的特征和内容也在不断变化,传统垃圾短信过滤系统中存在的主要问题是,短信特征和内容未能得到及时更新而导致过滤性能降低。考虑朴素贝叶斯的快速统计分类及支持向量机(SVM)的增量训练等特点,将其应用... 随着短信业务的不断发展,垃圾短信的特征和内容也在不断变化,传统垃圾短信过滤系统中存在的主要问题是,短信特征和内容未能得到及时更新而导致过滤性能降低。考虑朴素贝叶斯的快速统计分类及支持向量机(SVM)的增量训练等特点,将其应用于垃圾短信过滤中,并把分析结果及时反馈给在线过滤子系统,使得系统具有更好的自适应性。实验结果表明,该方法可有效地解决当前垃圾短信过滤系统中存在的问题。 展开更多
关键词 垃圾短信过滤 朴素贝叶斯 支持向量
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基于贝叶斯准则的支持向量机预测模型 被引量:12
5
作者 呼文亮 王惠文 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期486-489,共4页
对实际统计数据中存在的相关性、不确定性和非线性问题,提出贝叶斯支持向量机预测模型方法.构建基于高斯分布的权值分布模型描述信息的不确定性,基于先验概率分布和贝叶斯关系获得后验分布模型,利用极大似然方法和递推迭代算法求解后验... 对实际统计数据中存在的相关性、不确定性和非线性问题,提出贝叶斯支持向量机预测模型方法.构建基于高斯分布的权值分布模型描述信息的不确定性,基于先验概率分布和贝叶斯关系获得后验分布模型,利用极大似然方法和递推迭代算法求解后验分布的最佳参数,从而得到关联向量机.建立起基于参数分布多维时间序列预测模型,将每一步迭代过程中的支持向量机输入作为随机变量,考虑数据不确定性的传递,递推得到贝叶斯支持向量机预测输出.由于贝叶斯支持向量机可以有效反映随机影响及其传递,可以克服数据不确定性和相关性的影响,因此基于贝叶斯支持向量机预测效果更加符合实际.实例表明利用贝叶斯支持向量机预测高科技企业发展趋势与实际发展趋势接近,可以克服数据相关性、不确定性和非线性对信息模型的影响,具有较高的预测精度和预测鲁棒性. 展开更多
关键词 贝叶斯 支持向量 预测模型
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基于线性规划的ν-支持向量机分类器 被引量:2
6
作者 宋杰 唐焕文 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期303-307,共5页
Scho..lkopf等提出的基于二次规划的ν-支持向量机(ν-SVM)与标准SVM相比,其优势在于可以控制支持向量的数目和误差,但由于增加了模型的复杂性,限制了其应用.为此,构造了一种基于线性规划的ν-SVM分类器,模型简单,参数ν具有明确的意义... Scho..lkopf等提出的基于二次规划的ν-支持向量机(ν-SVM)与标准SVM相比,其优势在于可以控制支持向量的数目和误差,但由于增加了模型的复杂性,限制了其应用.为此,构造了一种基于线性规划的ν-SVM分类器,模型简单,参数ν具有明确的意义,同样可以控制支持向量的数目和误差,直接利用比较成熟的线性规划算法.数值实验表明,该方法ν-SVM的训练速度要比基于二次规划的ν-SVM快得多,而分类效果两者相当. 展开更多
关键词 支持向量分类器 SVM分类器 线性规划算法 二次规划 数值实验 直接利用 训练速度 分类效果 复杂性 误差 控制 模型
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稀疏贝叶斯模型与相关向量机学习研究 被引量:23
7
作者 杨国鹏 周欣 余旭初 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第7期225-228,共4页
虽然支持向量机在模式识别的相关领域得到了广泛应用,但它自身固有许多不足之处。相关向量机是在稀疏贝叶斯框架下提出的稀疏模型,模型没有规则化系数,核函数不要求满足Mercer条件。相关向量机不仅具备良好的泛化能力,而且还能够得到具... 虽然支持向量机在模式识别的相关领域得到了广泛应用,但它自身固有许多不足之处。相关向量机是在稀疏贝叶斯框架下提出的稀疏模型,模型没有规则化系数,核函数不要求满足Mercer条件。相关向量机不仅具备良好的泛化能力,而且还能够得到具有统计意义的预测结果。首先介绍了稀疏贝叶斯回归和分类模型,通过参数推断过程,将相关向量机学习转化为最大化边缘似然函数估计,并分析了3种估计方法,给出了快速序列稀疏贝叶斯学习算法流程。 展开更多
关键词 稀疏贝叶斯模型 相关向量 支持向量
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基于支持向量机的模糊特征分类算法研究 被引量:10
8
作者 安旭 张树东 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期237-240,246,共5页
为解决设备使用预测的问题,给出支持向量机(SVM)的改进算法及基于距离的模式识别算法。使用训练数据得到SVM的最优分类超平面,运用确认数据的特征集作为分类标准预测分类结果,将分类结果与概率相结合作为模式识别算法的输入,算法输出为... 为解决设备使用预测的问题,给出支持向量机(SVM)的改进算法及基于距离的模式识别算法。使用训练数据得到SVM的最优分类超平面,运用确认数据的特征集作为分类标准预测分类结果,将分类结果与概率相结合作为模式识别算法的输入,算法输出为某个固定模式。实验结果表明,与传统算法相比,以改进的SVM分类结果为输入的模式识别算法准确性更高,可广泛应用在二值输入的模式识别算法中。 展开更多
关键词 支持向量 余弦向量 分类器 模糊特征 预测模型
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基于支持向量机的物流传送带场景下RFID识读性能研究 被引量:3
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作者 王耀伟 刘原麟 +2 位作者 潘若禹 陈宝文 罗方欣 《现代电子技术》 北大核心 2024年第9期150-156,共7页
为避免调整参数布置导致多次验证实验,探寻各因素对识读效率的影响程度,提出一种基于支持向量机的动态RFID系统识读效率分类模型。建立支持向量机模型预动态场景下的RFID识读效率,并使用网格搜索法寻优模型。结果表明,基于支持向量机的... 为避免调整参数布置导致多次验证实验,探寻各因素对识读效率的影响程度,提出一种基于支持向量机的动态RFID系统识读效率分类模型。建立支持向量机模型预动态场景下的RFID识读效率,并使用网格搜索法寻优模型。结果表明,基于支持向量机的动态RFID系统识读效率分类准确率可达92.3%。使用此模型对各影响因素进行分析,可以得到动态场景下对RFID识读效率影响最大的因素,并在动态场景中能够依此进行最佳参数设置。 展开更多
关键词 物流传送带场景 射频识别 高斯滤波 支持向量 动态RFID系统 朴素贝叶斯 盘点 RFID识读率
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一类新型的光滑支持向量分类机
10
作者 范旭慧 张捷 马化斌 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期467-471,共5页
为了解决支持向量机中非光滑问题,基于贝塞尔函数提出一范式的贝塞尔光滑支持向量机模型,并证明了贝塞尔函数的光滑性和收敛性,分析了其对正号函数的逼进性能。根据模型的特点,应用Armijo-Newton方法进行求解,理论分析和数值实验结果都... 为了解决支持向量机中非光滑问题,基于贝塞尔函数提出一范式的贝塞尔光滑支持向量机模型,并证明了贝塞尔函数的光滑性和收敛性,分析了其对正号函数的逼进性能。根据模型的特点,应用Armijo-Newton方法进行求解,理论分析和数值实验结果都证明贝塞尔光滑支持向量机在分类性能上优于以往提出来的光滑模型。 展开更多
关键词 算法 分类(信息) 分类器 控制 数据挖掘 实验 函数 数学模型 优化 模式识别 支持向量 贝塞尔函数 控制点 光滑技术
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软件可靠性预测的相关向量机模型 被引量:7
11
作者 楼俊钢 江建慧 +1 位作者 沈张果 蒋云良 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1542-1550,共9页
相关向量机是一种解决回归问题非常有效的方法,针对软件失效时间及其之前的m个失效时间数据使用相关向量机进行学习,以建立失效时间之间内在的依赖关系,由此构建新的基于相关向量机的软件可靠性预测模型.在4个数据集上的实验结果表明,... 相关向量机是一种解决回归问题非常有效的方法,针对软件失效时间及其之前的m个失效时间数据使用相关向量机进行学习,以建立失效时间之间内在的依赖关系,由此构建新的基于相关向量机的软件可靠性预测模型.在4个数据集上的实验结果表明,新模型在预测能力上较之广泛使用的基于支持向量机或人工神经网络的软件可靠性预测模型有明显的提高,同时也表明现时失效数据的预测能力比很久之前观测的失效数据更强,最后通过实验对合理的m值及不同数据集上核函数参数取值进行研究. 展开更多
关键词 软件可靠性预测 相关向量 支持向量 人工神经网络 稀疏贝叶斯模型
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基于稀疏贝叶斯分类器的汽车车型识别 被引量:6
12
作者 张旭东 钱玮 +1 位作者 高隽 方廷健 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2005年第10期1839-1841,共3页
稀疏贝叶斯方法在处理分类问题上具有良好的推广性,并且使用较少的核函数,介绍了一个实时的车型识别系统.它 以每点色彩信息的高斯混合模型来实现对视频图像的背景估计,从而实现对汽车的检测;利用稀疏贝叶斯分类器对检测到的汽 车进行... 稀疏贝叶斯方法在处理分类问题上具有良好的推广性,并且使用较少的核函数,介绍了一个实时的车型识别系统.它 以每点色彩信息的高斯混合模型来实现对视频图像的背景估计,从而实现对汽车的检测;利用稀疏贝叶斯分类器对检测到的汽 车进行车型分类.实验结果表明稀疏贝叶斯分类器不仅具有支持向量机的性能,而且比SVM使用更少的按函数.实验取得了 较好的分类效果. 展开更多
关键词 高斯混合模型 运动目标检测 稀疏贝叶斯 支持向量
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一种基于Dirichelt过程隐变量支撑向量机模型的目标识别方法 被引量:4
13
作者 张学峰 陈渤 +1 位作者 王鹏辉 刘宏伟 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期29-36,共8页
在目标识别中,对于样本数较多且分布复杂的数据,若将所有训练样本用来训练一个单一的分类器,会增加分类器的训练复杂度,且容易忽视样本的内在结构,不利于分类。因此人们提出了混合专家系统(ME),即将训练样本集划分为多个训练样本子集,... 在目标识别中,对于样本数较多且分布复杂的数据,若将所有训练样本用来训练一个单一的分类器,会增加分类器的训练复杂度,且容易忽视样本的内在结构,不利于分类。因此人们提出了混合专家系统(ME),即将训练样本集划分为多个训练样本子集,并在每个子集上单独训练分类器。但是传统ME系统需要人为确定专家个数,并且每个子集的学习独立于后端的任务,如分类。该文提出一种基于Dirichlet过程(DP)混合隐变量(LV)支持向量机(SVM)模型(DPLVSVM)的目标识别算法,采用DP混合模型自动确定样本聚类个数,同时每个聚类中使用线性隐变量SVM(LVSVM)进行分类。不同于以往算法,DPLVSVM将聚类过程和分类器的训练过程联合优化,保证了各个子集中样本的分布上的一致性和可分性,而且可以利用Gibbs采样技术对模型参数进行简便有效的估计。基于人工数据集、公共数据集以及雷达实测数据的实验验证了该文方法的有效性。 展开更多
关键词 目标识别 混合专家系统 Dirichlet过程混合模型 隐变量支持向量分类器
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一种新的基于SVM权重向量的云分类器 被引量:2
14
作者 朱杰 秦亮曦 +1 位作者 龙炜哲 苏永秀 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第6期2098-2100,共3页
提出了一种用支持向量机(SVM)权重向量解决高维对象分类的方法,并结合云理论建立了基于SVM权重向量的云分类器。采用云模型建立训练集的各属性模型,分类模型由属性模型集成得到,属性权重根据SVM权重向量得到,属性权重越大,其对分类的贡... 提出了一种用支持向量机(SVM)权重向量解决高维对象分类的方法,并结合云理论建立了基于SVM权重向量的云分类器。采用云模型建立训练集的各属性模型,分类模型由属性模型集成得到,属性权重根据SVM权重向量得到,属性权重越大,其对分类的贡献越大;反之,越小。将新分类器与云模型分类器对积雨云、卷云和卷层云进行分类模拟实验,新分类器的分类准确度比后者总体提升了,经过交叉验证,结果表明新分类器性能稳定。 展开更多
关键词 支持向量 模型 分类器 交叉验证
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基于混合核函数支持向量机的顶板砂岩富水性研究 被引量:6
15
作者 张良良 石永奎 李俊勇 《矿业安全与环保》 北大核心 2018年第2期72-76,共5页
为了寻求一种能够较好地预测煤层顶板砂岩富水性等级的方法,以桑树坪煤矿为例,分别采用BP神经网络、K最近邻分类法、决策树和支持向量机算法对其顶板砂岩富水性进行预测。比较发现,基于支持向量机的预测模型准确率最高为87.5%,节点错误... 为了寻求一种能够较好地预测煤层顶板砂岩富水性等级的方法,以桑树坪煤矿为例,分别采用BP神经网络、K最近邻分类法、决策树和支持向量机算法对其顶板砂岩富水性进行预测。比较发现,基于支持向量机的预测模型准确率最高为87.5%,节点错误率最低,优于其他3种模型。为了进一步提高模型预测准确率,建立了煤层顶板砂岩富水性的混合核函数支持向量机预测模型,当λ_1=0.05与λ_2=0.95时预测准确率达到100%。研究结果表明,以条件属性作为输入、决策属性作为输出的混合核函数支持向量机预测模型能较好地预测煤层顶板砂岩富水性等级,效果较好。 展开更多
关键词 砂岩富水性 BP神经网络 朴素贝叶斯分类器 支持向量 混合核函数
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改进的朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的研究 被引量:20
16
作者 杨雷 曹翠玲 +1 位作者 孙建国 张立国 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期140-148,共9页
提出了一种利用支持向量机改进的朴素贝叶斯算法——TSVM-NB算法。首先利用NB算法对样本集进行初次训练,利用支持向量机构造一个最优分类超平面,每个样本根据与其距离最近样本的类型是否相同进行取舍,这样既降低样本空间规模,又提高每... 提出了一种利用支持向量机改进的朴素贝叶斯算法——TSVM-NB算法。首先利用NB算法对样本集进行初次训练,利用支持向量机构造一个最优分类超平面,每个样本根据与其距离最近样本的类型是否相同进行取舍,这样既降低样本空间规模,又提高每个样本类别的独立性,最后再次用朴素贝叶斯算法训练样本集从而生成分类模型。仿真实验结果表明,该算法在样本空间进行取舍过程当中消除了冗余属性,可以快速得到分类特征子集,提高了垃圾邮件过滤的分类速度、召回率和正确率。 展开更多
关键词 邮件过滤 朴素贝叶斯 支持向量 修剪策略
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基于证据理论的多分类器中文微博观点句识别 被引量:8
17
作者 郭云龙 潘玉斌 +1 位作者 张泽宇 李莉 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第4期159-163,169,共6页
随着新技术及社会网络的发展与普及,微博用户数据量剧增,与此相关的研究引起了学术界和工业界的关注。针对中文微博语句特点,通过对比多种特征选取方法,提出一种新的特征统计方法。根据构建的词语字典与词性字典,分析支持向量机、朴素... 随着新技术及社会网络的发展与普及,微博用户数据量剧增,与此相关的研究引起了学术界和工业界的关注。针对中文微博语句特点,通过对比多种特征选取方法,提出一种新的特征统计方法。根据构建的词语字典与词性字典,分析支持向量机、朴素贝叶斯、K最近邻等分类模型,并利用证据理论结合多分类器对中文微博观点句进行识别。采用中国计算机学会自然语言处理与中文计算会议(NLP&CC 2012)提供的数据,运用该方法得到的准确率、召回率和F值分别为70.6%、89.2%、78.9%,而NLP&CC2012公布的评测结果相应平均值分别为72.7%、61.5%、64.7%,该方法在召回率和F值2个指标上超过其平均值,而F值比NLP&CC2012评测结果的最好值高出0.5%。 展开更多
关键词 微博 观点句 支持向量 朴素贝叶斯 K近邻 证据理论
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基于SVM的多分类器融合算法在说话人识别中的应用 被引量:5
18
作者 王波 徐毅琼 李弼程 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第12期2909-2910,2913,共3页
多分类器协同合作克服了单个分类器识别效果不理想,适用范围较窄或对使用环境要求较高的不足,并为研制更高性能的分类器,提供了解决问题的另一个途径。提出了一种基于SVM的多分类器说话人识别系统,该系统的识别框架基于多分类器的协同... 多分类器协同合作克服了单个分类器识别效果不理想,适用范围较窄或对使用环境要求较高的不足,并为研制更高性能的分类器,提供了解决问题的另一个途径。提出了一种基于SVM的多分类器说话人识别系统,该系统的识别框架基于多分类器的协同工作。该多分类器系统采用了ANN(artificial neural networks)、GMM(gaussian mixed model)分类器和子带结构分类器,参数选取包括MFCC(mel frequency cepstrum coefficient)、LPCC(linear prediction cepstrum coefficient)。多分类器融合采用SVM方法。本系统在超短波信道(15 db)的实际应用中达到94%的识别率。 展开更多
关键词 说话人识别 分类器协同 子带结构分类器 分层识别 人工神经网络 混合高斯模型 支持向量
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基于增量式学习的数据流实时分类模型 被引量:5
19
作者 孙娜 郭延锋 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第11期4225-4229,共5页
传统数据挖掘方法,主要针对静态数据进行挖掘,而对数据流挖掘往往失效。为了解决数据流的数据挖掘问题,提出一种通过改变传统支持向量机增量式学习方法,利用轮转式结构将多分类器按照数据流时间顺序进行组合,并且通过对分类器的优化,可... 传统数据挖掘方法,主要针对静态数据进行挖掘,而对数据流挖掘往往失效。为了解决数据流的数据挖掘问题,提出一种通过改变传统支持向量机增量式学习方法,利用轮转式结构将多分类器按照数据流时间顺序进行组合,并且通过对分类器的优化,可以提高模型对数据流分类的准确率并减少训练时间消耗。实验结果表明,该模型在保证学习精度和推广能力的同时,提高了训练速度,适合于数据流在线分类和在线学的问题。 展开更多
关键词 增量式学习 支持向量 网络异常检测 概念漂移 分类器模型
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基于混合分类器的表情识别方法 被引量:2
20
作者 张志平 汪庆淼 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第23期139-141,145,共4页
根据隐马尔可夫模型(HMM)适用于处理连续动态序列信号、支持向量机(SVM)与K近邻分类器(KNN)擅长模式分类的特点,设计一种(HMM+KNN)+SVM的混合分类器。利用HMM与KNN对测试样本进行判决。当判决结果相同时,直接输出判决结果,否则引入SVM... 根据隐马尔可夫模型(HMM)适用于处理连续动态序列信号、支持向量机(SVM)与K近邻分类器(KNN)擅长模式分类的特点,设计一种(HMM+KNN)+SVM的混合分类器。利用HMM与KNN对测试样本进行判决。当判决结果相同时,直接输出判决结果,否则引入SVM对测试样本进行再判决。实验结果表明,该方法所确定的分类器优于单一的分类器判决,能有效实现表情识别。 展开更多
关键词 表情识别 隐马尔可夫模型 支持向量 K近邻距离分类器
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