支撑矢量机相关论文
粒子识别技术在大气污染监测中的空气质量检测和各种气体粒子成份分析等领域,具有广泛的应用前景.该文基于粒子的激光散射特性,研......
大天区面积多目标光纤光谱望远镜(简称LAMOST)是中国正在研制的一台大型光纤光谱天文望远镜，它的建成将使我国天文学在大规模光学光......
通信信号调制识别是自适应传输中的一项重要技术。在本文中作者首先针对11种模拟和数字单载波信号的分类,提出了一种利用信号高阶......
近年来,计算机技术、软件无线电技术迅猛发展,通信技术不需要再做成硬件电路来测试性能,取而代之的是通过系统建模、软件仿真完成......
该文主要研究了基于自适应投影算法的径向基函数网络、基于统计学习理论的支撑矢量机,及用以提高支撑矢量机分类速度和精度的中心......
支撑矢量机是一种普遍适用的方法,已经广泛地用于模式识别、回归估计、函数逼近、密度估计等方面.该文在对支撑矢量机研究的基础上......
随着网络技术的迅速发展，网络日益成为人们生活的重要部分，与此同时，黑客频频入侵网络，网络安全问题成为人们关注的焦点，传统安全方法是......
随着计算机网络的迅速发展和日益普及，有关网络的安全问题也日益突出。入侵检测是对防火墙、病毒检测、加密等传统计算机安全机制的......
本文作为国家自然科学基金资助课题“基于医学图像数据挖掘技术的研究”的一部分，对医学影像数据挖掘中的一些关键技术和主要算法做......
签名是一种使用广泛的识别身份的生物特征,基于手写签名的身份鉴别在金融、军事、商业、通信、办公自动化、工程文件等领域有广泛......
高光谱图像技术作为对地观测的一个重要手段,它克服了单波段以及多波段遥感影像的特征维度低、包含的地物信息少的缺陷,为近现代的......
研究背景:北美放射学会(RSNA)于1997年提出肿瘤消融的概念,将其分为化学消融、热消融和冷冻消融,就是用物理的、化学的方法使组织......
支撑矢量机(SVM，Support Vector Machine)是基于统计学习理论的一种模式识别方法。使用结构风险最小化原则替代经验风险最小化原则，......
机器学习和多尺度几何分析理论已经渗透于多个学科,并在信号处理、图像处理、模式识别、信息检索、数据挖掘、自动控制等领域取得......
在模式识别领域,训练SVM的问题最优转化为求解一个多变量的二次规划问题,随着样本数目的增多,经典的求解算法面临着存储空间太大的......
考虑到对噪声样本敏感是SVM的固有特性,为了加快算法的训练速度,同时不降低学习机的推广能力,该文提出了一种基于分组聚类的训练算......
基于支撑矢量机对二值遥感图像飞机目标进行了识别 ,与欧氏距离判别法和神经网络方法的识别结果比较 ,表明对以矢量表示的高维二值......
提出了一种应用小波变换提取分类特征的基于支撑矢量机的通信信号调制识别方法。使用多个支撑矢量机分类器构成一个多类分类器用于......
本文在加权径向基函数这一统一方法的框架下,对常用的几种软计算方法(包括神经网络、小波网络、模糊系统、贝叶斯分类器、模糊划分......
提出在危险模式入侵检测系统中使用利用多层支撑矢量机分类算法对免疫克隆算法对原始数据的行为特征集进行优化获得的最优抗体集合......
本文提出了一种基于自组织特征映射神经网络 (SOM)和支撑矢量机 (SVM)相结合的复杂模式的大规模数据的分类方法 .该方法首先利用自......
用支撑矢量机(SVM)分类时,针对大规模数据集,SVM的训练成为一个难题.提出了一种采用样本到某一类的马氏距离来提取可能为支撑矢量......
文中提出一种基于 ARIMA 和支撑矢量机进行组合预测的方法,该方法综合运用 ARIMA 良好的线性拟合能力和支撑矢量机强大的非线性映......
针对空间通信目标个体识别问题,在射频指纹分析的基础上提出了一种多维信号特征融合提取方法。首先分别在时域、频域和高阶谱域对......
为了高效合理地确定支持矢量机(SVM)的参数,使其对复杂的二值遥感图像目标进行自动识别,采用实值编码遗传算法来实现SVM模型参数的......
利用语音信号与噪声信号具有不同相关特性的特点,提出了一种新的加权自相关基频检测算法,该方法可以提高噪声环境下基音检测的准确......
为了提高汽车牌照定位的准确率,将拍摄到的汽车图像先作离散余弦变换(DCT),然后对频率系数量化,从量化值中提取图像的方向性,并将......
本文提出了基于最小二乘支撑矢量机（LS-SVM）学习算法的一种DCSK混沌通信系统降噪方法。在发信端混沌信号的动力学特性是已知的情况下......
SAR图像的分类是实现SAR图像自动理解与解译的关键步骤，而纹理是各种地表的固有属性，为SAR图像的分类提供了大量有用的信息，尤其对于......
文中借鉴了分段线性识别的基本思想，提出了分片支撑矢量机模型．该模型首先将特征空间剖分成若干子空间，在每个子空间中基于支撑矢量机......
当支撑矢量或待判别的样本很多时 ,支撑矢量机算法对判别函数值的直接计算会影响整个SVM算法的速度 国外对于SVM的训练算法研究很......
SVM是一种基于核函数的机器学习算法,因为它具有良好的推广性和较好的性能,所以成为近些年来大家所关注的热点,但是该算法存在两个......
目的探讨在高强度聚焦超声（HIFU）辐照过程中,超声图像与HIFU辐照产生凝固性坏死的关系,以提高监控超声对HIFU凝固性坏死的判断灵敏度......
文中针对导弹惯性器件故障预报系统的设计要求,考虑到支撑矢量机用于故障预报的优点,在导弹惯性器件的故障预报过程中应用了支撑矢......
本文通过扩展类别标示符二进制编码,提升决策空间的维数以增强决策函数的分类能力,提出了一种新的多类扩码支撑矢量机模型——半对......
介绍了用于回归估计的支撑矢量机,针对标准罚函数法训练速度慢和不能有效区分不同样本重要程度的问题,将两种改进算法用于支撑矢量......
本文通过对统计学习理论中一些重要结论,特别是线性函数VC维数的分析,得到了一种线性规划支撑矢量机,包括线性规划线性支撑矢量机......
支撑矢量机为小样本模式识别提供了一新的途径 ,但其支撑矢量的选择相当困难 ,也成为其应用的瓶颈问题 .对此 ,本文提出了一种能够......
与现有的机器学习算法相比,在样本有限的情况下,支撑矢量机具有更强的分类推广能力.本文将支撑矢量机与多用户检测相结合,提出了一......
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......
本文通过对函数集容量的分析,得出用函数的微分来控制函数集容量的学习方法.该方法不仅能用支撑矢量核函数而且可以采用其他的函数......
最佳多用户检测器是非线性检测器,特征码不完全正交时,线性检测器很难逼近最佳检测器.通常无线通信信道具有时变性,要求多用户检测......
为了对种类繁多的织物疵点使用机器进行有效的检测和分类,提出了基于直方图统计和支撑矢量机的织物疵点识别算法。该算法运用直方......
针对医学影像库信息量大、关联信息多、对象复杂等特点,将基于区分矩阵的属性约简算法与一种近似的支撑矢量机算法相结合实现了对......
支撑矢量机的成功引起了人们对核函数方法的兴趣.通过某种非线性变换将输入空间映射到一个高维特征空间,如果在其中应用标准的线性......
3.3 结构风险最小化(SRM)归纳原理设指示函数集中的函数均为有界,则下列不等式至少以1-叩的概率对函数集f(x,α)中的所有函数成立:......
在统计模式识别中,Bayes决策规则从理论上解决了最优分类器的设计问题,然而其实施却必须首先解决更困难的概率密度估计问题.BP神经......
