国家科技期刊平台

相关度

相关度
发表时间

每页显示10条

每页显示10条
每页显示20条
每页显示30条

已找到 75 条结果

基于核函数的测井曲线识别方法北大核心CSTPCD
作者：尚福华王照宇张雪杜睿山李海江
发表期刊：大庆石油学院学报 2007年6期
关键词：测井曲线B-样条核函数混合核函数
摘要：基于混合核函数满足Mercer定理对核函数的要求,提出将B-样条核函数与径向基核函数相结合,得到一种新混合核函数.实验结果表明,与B-样条核函数、径向基核函数相比,该混合核函数具有识别准确率高和运行时间短的优点;相同条件下,与神经网络、B-样条SVM、小波SVM等不同的样本识别算法相比,该混合核函数的系统运行时间最短,测试样本识别准确率最高.
改进的波段选择混合核函数遥感图像分类算法北大核心CSCDCSTPCD
作者：徐倩何建农
发表期刊：计算机应用研究 2012年7期
关键词：指数可分性距离波段选择混合核函数LMBP算法遥感图像分类
摘要：针对遥感图像多波段不易成像、其图像信息冗余不适合图像分类以及传统LMBP算法迭代次数多且分类不够精确的问题,改进了OIF指数和可分性距离公式,分组并选出遥感图像最佳波段组合,并运用改进的LMBP混合核函数算法进行分类.仿真实验表明,改进算法对各波段信息分析更加全面客观,波段选择更加优化;与传统算法相比,网络训练迭代次数有明显减少,分类精度及Kappa系数分别提高了5％和6.625％,遥感图像分类更有效.
基于多个混合核函数的SVM决策树算法设计北大核心CSCDCSTPCD
作者：薛欣贺国平
发表期刊：计算机工程与应用 2007年8期
关键词：核函数SVM决策树混合核函数
摘要：不同的核函数具有不同的特性,SVM决策树中每个子SVM面对的分类对象不同,选取的核函数及其参数也应该不同.通过调节混合核函数的参数形成不同的核函数,给出了一个用多个混合核函数训练SVM决策树的多类分类算法.仿真试验表明,该算法与只用一个核函数训练SVM决策树的算法相比,具有较高的分类精度.
基于混合核函数的脱机手写汉字识别
作者：张凯王建平
发表期刊：计算机与数字工程 2007年12期
关键词：混合核函数支持向量机手写汉字识别
摘要：脱机手写汉字识别是模式识别领域一项难题.支持向量机(SVM)也是近年来发展起来并成功的用于模式分类的新型机器学习方法,由训练集和核函数完全刻画.其中核函数的选择决定了支持向量机的性能,由于普通核函数各有其利弊,为了得到学习能力和泛化性能都很强的核函数来吸收手写汉字的变形,采用混合核函数,并运用于手写体汉字分类.实验结果表明混合核函数对手写体汉字的分类识别率要高于由普通单个核函数构造的支持向量机.
核函数的选择与改进在人脸识别中的应用北大核心CSCDCSTPCD
作者：朱树先张仁杰郑刚
发表期刊：计算机工程与应用 2009年8期
关键词：支持向量机神经网络核函数核矩阵混合核函数
摘要：核函数方法广泛应用于人工神经网络和支持向量机等机器学习领域,该方法的采用有效地避免了特征空间中的维数灾难的问题,改善了学习机的分类性能.但是核函数的选择及新的核函数构造一直机器学习领域的核心问题,直接关系到学习机性能的好坏.然而,这个方向的研究成果不多.以支持向量机为例,通过对核矩阵一些特性的计算和研究,从理论上对常用的核函数性能进行了预测.在此基础上,通过实验仿真证实了通过优选后的核函数所组成的混合核函数对分类性能的改善.在加权系数…查看全部>>
基于混合核支持向量机的金融时间序列分析北大核心CSCDCSTPCD
作者：张拥华曾凡仔
发表期刊：计算机工程与应用 2008年19期
关键词：支持向量机金融时间序列混合核函数
摘要：核函数是支持向量机(SVM)的重要部分,它直接影响到SVM的各项性能.当前SVM在金融时间序列分析中,基本上采用高斯径向核函数(RBF),其次才是多项式核函数.然而,每种核函数都有它的优势和不足,整合两个或多个核函数对于学习能力和泛化能力的提高是一个有效的途径.采用高斯径向核函数与多项式核函数的混合核函数运用于金融时间序列预测中.且与其单个核函数的支持向量机的实验结果进行了比较.结果表明,混合核函数具有更好的性能.
一种新的智能车辆前方障碍物识别方法研究CSCDCSTPCD
作者：杨镇宇黄席樾沈志熙杜长海李建科
发表期刊：计算机应用与软件 2010年7期
关键词：障碍物识别多类分类支持向量机混合核函数AdaBoost算法
摘要：针对现有AdaBoost SVM(Support Vector Machine)算法中训练轮数和核函数参数选取困难的问题,以及单一核函数无法兼顾学习能力和泛化能力的缺点,提出一种基于混合核函数的支持向量机分类算法--AdaBoost MK SVM,并应用于城区交通干道上前方障碍物的分类识别.该算法将混合核函数作为SVM的核函数,并结合AdaBoost对核参数进行自适应调整,从而得到一组弱分类器,然后将这组弱分类器加权组合得到一个强分类…查看全部>>
基于一种混合核函数的支持向量机聚类
作者：李希鹏赵犁丰
发表期刊：现代电子技术 2011年23期
关键词：SVM混合核函数加权多宽度高斯核支持向量聚类
摘要：在支持向量聚类中,采用单个核函数的支持向量机具有很大局限性,为了得到学习能力和泛化能力都很强的核函数,采用了一种新的混合核函数.将该混合核函数应用于支持向量聚类运算中,并且与普通核函数构造的支持向量机的实验结果进行了对比.结果表明了该方法的有效性.
基于混合核函数支持向量机和遗传算法的人脸识别北大核心CSCDCSTPCD
作者：任彧梅盛鑫
发表期刊：计算机应用与软件 2011年4期
关键词：混合核函数支持向量机遗传算法人脸识别
摘要：提出了一种基于混合核函数支持向量机和遗传算法的识别方法,用于人脸识别.该方法结合了支持向量机的学习性能和遗传算法的寻优性能,与传统的方法相比,具有速度快、误差少、效率高的特点,在实验中能够较精确地对人脸进行识别.
基于自适应加权混合核函数的3D脑肿瘤分割CSCDCSTPCD
作者：罗蔓黄靖杨丰王晓春
发表期刊：计算机应用与软件 2015年9期
关键词：混合核函数支持向量机序列最小优化修正因子脑肿瘤磁共振图像
摘要：针对目前支持向量机（SVM）中混合核函数的不足，提出一种自适应加权混合核函数。该核函数能自适应调节新映射空间样本点的距离，改变序列最小优化（SMO）过程中的修正因子，以削弱惩罚因子的影响，改变拉格朗日乘子的取值，优化支持向量的选取，进而获得更优的分类界面，提高SVM的分类能力，并首次提出将混合核函数SVM应用于脑肿瘤分割。实验结果表明，该方法能更高效准确地分割脑肿瘤。

12 3 4 5 6 >