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基于支持向量回归理论和小波支持向量核函数,提出了一种新的SAR滤波方法。首先对支持向量回归方法做了分析,通过对复杂信号进行逼近实验,验证了其应用于图像滤波的可行性和合理性。之后将SAR图像看成是一个二维连续信号,将对复杂信号具有更好逼近能力的小波支持向量核函数用于SAR图像滤波,小波核函数由Morlet小波构建。实验结果表明本文提出的方法能很好的降低SAR图像噪声,而且能比传统方法更好的保持边缘。 相似文献
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最小二乘Littlewood-Paley小波支持向量机 总被引:11,自引:0,他引:11
基于小波分解理论和支持向量机核函数的条件,提出了一种多维允许支持向量核函数——Littlewood-Paley小波核函数.该核函数不仅具有平移正交性,而且可以以其正交性逼近二次可积空间上的任意曲线,从而提升了支持向量机的泛化性能.在Littlewood-Paley小波函数作为支持向量核函数的基础上,提出了最小二乘Littlewood-Paley小波支持向量机(LS-LPWSVM).实验结果表明,LS-LPWSVM在同等条件下比最小二乘支持向量机的学习精度要高,因而更适用于复杂函数的学习问题. 相似文献
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一种基于morlet小波核的约简支持向量机 总被引:7,自引:0,他引:7
针对支持向量机(SVM)的训练数据量仅局限于较小样本集的问题,结合Morlet小波核函数,提出了一种基于Morlet小波核的约倚支持向量机(MWRSVM—DC).算法的核心是通过密度聚类寻找聚类中每个簇的边缘点作为约倚集合,并利用该约倚集合寻找支持向量.实验表明,利用小波核,该算法不仅提高了分类的准确率,而且提高了整体分类效率. 相似文献
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基于尺度核函数的最小二乘支持向量机 总被引:1,自引:0,他引:1
支持向量机的核函数一直是影响其学习效果的重要因素.本文基于小波分解理论和支持向量机核函数的条件,提出一种多维允许支持向量尺度核函数.该核函数不仅具有平移正交性,且可以以其正交性逼近二次可积空间上的任意曲线,从而提升支持向量机的泛化性能.在尺度函数作为支持向量核函数的基础之上,提出基于尺度核函数的最小二乘支持向量机(LS-SSVM).实验结果表明,LS-SSVM在同等条件下比传统支持向量机的学习精度更高,因而更适用于复杂函数的学习问题. 相似文献
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提出了一种基于小波变换和多类支持向量机的图像分类新方法,该方法利用小波变换进行图像特征提取,利用多类支持向量机进行图像分类,并与基于图像底层特征的图像分类方法进行了实验比较。实验结果表明该方法具有较好的分类性能。 相似文献
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对等(P2P)覆盖网络作为一种典型的分布式系统日益受到人们的重视.P2P应用遍及文件共享、流媒体、即时通信等多个领域,P2P应用所产生的流量占据了互联网流量的60%以上.为了更好地管理和控制P2P流量,有必要对P2P流量识别模型进行深入的研究.提出一种基于小波支持向量机的机器学习模型(ML-WSVM)来识别已知和未知的P2P流量,ML-WSVM是通过满足小波框架和Mercer定理的小波基函数替换支持向量机核函数的方法,实现小波与支持向量机的结合.该模型充分利用了小波的多尺度特性与支持向量机在分类方面的优势.然后,提出基于损失函数的串行最小化算法来优化求解ML-WSVM的最优分类面.最后,理论分析和实验结果表明该方法大大提高了对P2P网络流量的识别精度和识别效率,尤其是对加密报文的识别. 相似文献