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基于核函数分类的多维时序特征选择方法应用
被引量：
1
1
作者
周小程
马向玲
+1 位作者
范洪达
庞文强
《电光与控制》
北大核心
2010年第7期74-77,F0003,共5页
研究了多维时序的特征选择问题在目标距离像识别中的应用,提出了一种基于核函数分类算法的主分量分析方法。讨论了主分量分析的原理,提出了一种基于核函数的分类算法用于多维时序的特征选择,最后利用该方法对目标距离像多维时序进行了...
研究了多维时序的特征选择问题在目标距离像识别中的应用,提出了一种基于核函数分类算法的主分量分析方法。讨论了主分量分析的原理,提出了一种基于核函数的分类算法用于多维时序的特征选择,最后利用该方法对目标距离像多维时序进行了仿真实验,实验结果表明了所应用方法的可行性和有效性。
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关键词
目标识别
目标距离像
多维时序
主分量分析
核函数分类
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职称材料
结合标准对冲与核函数稀疏分类的目标跟踪
被引量：
7
2
作者
匡金骏
柴毅
熊庆宇
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第11期2540-2547,共8页
针对经典稀疏分类目标跟踪算法在噪声,遮挡等恶劣环境下精度不高的问题,提出了一种新的目标跟踪算法。该算法在标准对冲框架下结合了核函数稀疏分类方法以及自适应字典更新方法,能够较好地适应类间相似度较高与目标外形变化较大等恶劣...
针对经典稀疏分类目标跟踪算法在噪声,遮挡等恶劣环境下精度不高的问题,提出了一种新的目标跟踪算法。该算法在标准对冲框架下结合了核函数稀疏分类方法以及自适应字典更新方法,能够较好地适应类间相似度较高与目标外形变化较大等恶劣情况。核函数技巧能够增强分类器性能,但通用方法求解凸优化问题的效率较低,不能满足目标跟踪问题的实时性要求,故提出用核函数随机坐标下降(KRCD)算法来高效求解稀疏系数,并使用核函数稀疏分类方法(KRCD-SRC)来计算各个粒子的代价值。为了避免模板漂移问题,解释了目标字典和背景字典的在线更新方法。最后,结合标准对冲算法估算目标的状态信息。在使用50个粒子进行跟踪时,本文算法的处理帧率能够达到14frame/s。相比其它几种经典目标跟踪算法,本文算法具有更好的精确性和鲁棒性。
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关键词
目标跟踪
核
函数
稀疏
分类
自适应字典更新
标准对冲
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职称材料
基于SVM的脑功能分类与识别方法研究
被引量：
8
3
作者
谢松云
张海军
+2 位作者
赵海涛
张振中
杨金孝
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2007年第1期125-128,共4页
目的探讨SVM分类器用于脑功能识别的可行性、有效性与优越性,为脑电信号处理及功能识别提供一种新的途径和参考。方法对400组实测的正常人在睁眼和闭眼两种状态下的脑电信号,选取四种核函数分别构造四种SVM分类器对上述两种状态下的脑...
目的探讨SVM分类器用于脑功能识别的可行性、有效性与优越性,为脑电信号处理及功能识别提供一种新的途径和参考。方法对400组实测的正常人在睁眼和闭眼两种状态下的脑电信号,选取四种核函数分别构造四种SVM分类器对上述两种状态下的脑功能进行分类识别,从不同角度深入分析和比较讨论了由四种核函数构造的SVM分类器性能,并提出了脑电信号特征参数从低维到高维的组合变换新方法。结果由RBF核函数构造的SVM分类器最为适合脑功能的分类识别,正识率最高可达96%。结论支持向量机的方法用于脑电信号处理及功能模式识别是可行的、有效的、并初步表现出了优越的性能。
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关键词
支持向量机
脑功能
核函数分类
器
正识率
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职称材料
题名
基于核函数分类的多维时序特征选择方法应用
被引量：
1
1
作者
周小程
马向玲
范洪达
庞文强
机构
海军航空工程学院
海军驻天津地区航空军事代表室
出处
《电光与控制》
北大核心
2010年第7期74-77,F0003,共5页
文摘
研究了多维时序的特征选择问题在目标距离像识别中的应用,提出了一种基于核函数分类算法的主分量分析方法。讨论了主分量分析的原理,提出了一种基于核函数的分类算法用于多维时序的特征选择,最后利用该方法对目标距离像多维时序进行了仿真实验,实验结果表明了所应用方法的可行性和有效性。
关键词
目标识别
目标距离像
多维时序
主分量分析
核函数分类
Keywords
target recognition
target range profile
multi-dimensional time series
principle component analysis
kernel function classification
分类号
V243.6 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP392 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
结合标准对冲与核函数稀疏分类的目标跟踪
被引量：
7
2
作者
匡金骏
柴毅
熊庆宇
机构
重庆大学自动化学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第11期2540-2547,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.60974090)
国家教育部博士点基金资助项目(No.102063720090013)
中央高校基本科研业务费资助项目(No.GDJXS10170010)
文摘
针对经典稀疏分类目标跟踪算法在噪声,遮挡等恶劣环境下精度不高的问题,提出了一种新的目标跟踪算法。该算法在标准对冲框架下结合了核函数稀疏分类方法以及自适应字典更新方法,能够较好地适应类间相似度较高与目标外形变化较大等恶劣情况。核函数技巧能够增强分类器性能,但通用方法求解凸优化问题的效率较低,不能满足目标跟踪问题的实时性要求,故提出用核函数随机坐标下降(KRCD)算法来高效求解稀疏系数,并使用核函数稀疏分类方法(KRCD-SRC)来计算各个粒子的代价值。为了避免模板漂移问题,解释了目标字典和背景字典的在线更新方法。最后,结合标准对冲算法估算目标的状态信息。在使用50个粒子进行跟踪时,本文算法的处理帧率能够达到14frame/s。相比其它几种经典目标跟踪算法,本文算法具有更好的精确性和鲁棒性。
关键词
目标跟踪
核
函数
稀疏
分类
自适应字典更新
标准对冲
Keywords
object tracking
kernel sparse representation
adaptive dictionary updating
NormalHedge
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于SVM的脑功能分类与识别方法研究
被引量：
8
3
作者
谢松云
张海军
赵海涛
张振中
杨金孝
机构
西北工业大学电子信息学院
第四军医大学第一附属医院放射科
出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2007年第1期125-128,共4页
基金
国家自然科学基金(30470459)
西工大科技创新基金(M450212)资助。
文摘
目的探讨SVM分类器用于脑功能识别的可行性、有效性与优越性,为脑电信号处理及功能识别提供一种新的途径和参考。方法对400组实测的正常人在睁眼和闭眼两种状态下的脑电信号,选取四种核函数分别构造四种SVM分类器对上述两种状态下的脑功能进行分类识别,从不同角度深入分析和比较讨论了由四种核函数构造的SVM分类器性能,并提出了脑电信号特征参数从低维到高维的组合变换新方法。结果由RBF核函数构造的SVM分类器最为适合脑功能的分类识别,正识率最高可达96%。结论支持向量机的方法用于脑电信号处理及功能模式识别是可行的、有效的、并初步表现出了优越的性能。
关键词
支持向量机
脑功能
核函数分类
器
正识率
Keywords
Support vector machine
Brain function
Kernel function classifier
Correct recognition ratio
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于核函数分类的多维时序特征选择方法应用
周小程
马向玲
范洪达
庞文强
《电光与控制》
北大核心
2010
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
结合标准对冲与核函数稀疏分类的目标跟踪
匡金骏
柴毅
熊庆宇
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于SVM的脑功能分类与识别方法研究
谢松云
张海军
赵海涛
张振中
杨金孝
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2007
8
在线阅读
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职称材料
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