尺度可调的混合核RBF网络

针对传统核模型中采用单一核函数的局限性,利用两个核函数的线性组合得到混合核.在RBF网络的训练中,采取正交最小二乘的方法进行逐步回归建模.在学习每个神经元参数时,首先,用全局K均值聚类法得到数据样本的聚类中心,然后对每一个聚类中心,利用群搜索优化器搜索出最佳的尺度和混合核调节参数,误差最小的参数组合即为径向基函数参数....     

基于SVM新闻文本分类的研究

网络新闻自动分类已经成为当下的热点问题,SVM分类算法是文本分类中应用较为成熟的一种方法.文章针对SVM文本分类中特征选择和核函数选择的两个重要问题,在新闻文本实验环境下进行了探讨,结果表明使用互信息特征选择法且特征数在4000左右,使用SIGMOID核函数的情况下准确率与召回率均可达到97％的分类效果.     

一种基于非参数统计理论的网络流量异常检测方法

提出了一种新的基于非参数高斯核函数分布的网络流量异常检测方法．与目前核函数应用于分类、神经网络、机器学习的方法和原理均不同,针对异常发生时流量出现的扰动,使用能显著反映流量形状变化的核带宽作为特征统计量,进行网络流量分析．实验结果表明,该方法能显著降低计算复杂度和误检率,提高检测率．     

一种基于支持向量机的角点检测算法

支持向量机应用于文本分类、手写数字识别、基因表达等许多领域,由于Harris角点检测算子对噪声点非常敏感,本文在文献[3]的基础上提出Harris算子和支持向量机相结合的方法来进行角点检测.首先利用Harris角点检测算法对两幅以上的无噪声图像提取角点,然后将提取的角点作为支持向量机的训练样本.构造支持向最机,最后利用...     

基于PCA和核FDA的人脸识别研究

基于主分量分析的特征脸识别是人脸识别中重要的识别方法,具有简单、实用等特点。Fisher判别分析是统计分析一种常用的降维方法,多类Fisher判别分析在模式识别领域得到广泛应用。核方法技术是设计全局非线性算法最流行的工具之一,应用核方法技术使得低维空间线性不可分的样本在高维空间线性可分。先对ORL人脸数据库中的图像应用主分量分析提取主分量,再应用核Fisher判别方法把特征向量做隐式变换,最后把得到的数据采用k-紧邻分类器进行分类识别,并对实验结果做了比较分析。     

基于边缘信息的运动模糊图像的鲁棒盲复原

为获得适用于不同模糊图像且简捷的图像盲复原方法,提出了一种稳健的从单幅模糊图像中求取模糊核并对图像去模糊的图像盲复原方法。根据模糊图像与非模糊图之间的边缘关系求模糊核,并在多尺度框架下针对各个子算法设定自适应参数,从而构建一个稳健的图像盲复原方法。对复原结果用4种无参考的图像质量评价方法的评价结果显示,本文方法在噪声和...     

基于局部保持投影和核直接判别分析的掌纹识别

为了提高识别性能,提出运用局部保持投影(LPP)和核直接判别分析(KDDA)相结合的方法进行掌纹识别.在小样本图像识别中,为了解决特征方程矩阵的奇异性,首先运用图像下抽样降低掌纹空间的维数,然后应用LPP提取掌纹局部结构特征作为KDDA的输入提取分类特征,计算特征向量间的余弦距离进行掌纹匹配.运用PolyU掌纹图像库,...     

基于地震瞬时谱分析的三角洲砂体尖灭线识别技术

岩性尖灭线的识别与刻画,一直是隐蔽圈闭描述的难题。文中以薄层调谐理论为依据。利用基于S变换的时频分析方法,分析了薄层调谐的瞬时谱特征及利用薄层调谐原理识别岩性尖灭线的可行性。研究发现可以通过不同频率的瞬时谱分量来表征不同厚度三角洲砂体的尖灭线。由于不同位置的三角洲砂体尖灭点处厚度不一致,将核主成分分析的思想引入到瞬时谱分量的处理中,利用核主成分分析技术,可以将原来分散到各瞬时谱分量中包含的所有尖灭线的有效信息,通过贡献值极高的第一主成分的形式综合表示出来,达到全面刻画三角洲砂体尖灭线的目的。该技术在JX1—2N工区东三层序低位域三角洲砂体尖灭线识别中取得了良好的应用效果。     

基于NSCT域核模糊聚类的视频水印算法

为减小水印嵌入对视频视觉效果的影响,结合人类视觉系统,提出了一种基于无下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)域核模糊聚类的视频水印算法。首先利用独立分量分析提取视频同一镜头中视频序列的静态分量;然后根据人类视觉系统的掩蔽特性和图像的局部特性,对静态分量NSCT后的带通子带进行核模糊聚类分析;最后将置乱后的水印嵌入到适合嵌入水印类的子带系数中。文中给出了视频嵌入水印后的平均峰值信噪比、算法鲁棒性比较和视频被攻击后所提取的水印。实验结果证明该算法能取得极佳的视觉效果,同时还能抵抗空间域和时间域的常见攻击。     

改进投票策略的Morlet小波核支持向量机及应用

主要研究了现有支持向量机存在的问题,提出基于贝叶斯优化投票策略和Morlet小波作为核函数的改进方法.通过贝叶斯优化改进支持向量机分类投票策略,实现对不可分区域数据的有效分类.通过建立Morlet小波核支持向量机,使向量机更加适合冲击非线性信号的分类,并用一个滚动轴承的实例说明方法的鲁棒性和可靠性.