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1.
SVM-KNN分类器——一种提高SVM分类精度的新方法   总被引:66,自引:1,他引:65       下载免费PDF全文
李蓉  叶世伟  史忠植 《电子学报》2002,30(5):745-748
 本文提出了一种将支持向量机分类和最近邻分类相结合的方法,形成了一种新的分类器.首先对支持向量机进行分析可以看出它作为分类器实际相当于每类只选一个代表点的最近邻分类器,同时在对支持向量机分类时出错样本点的分布进行研究的基础上,在分类阶段计算待识别样本和最优分类超平面的距离,如果距离差大于给定阈值直接应用支持向量机分类,否则代入以每类的所有的支持向量作为代表点的K近邻分类.数值实验证明了使用支持向量机结合最近邻分类的分类器分类比单独使用支持向量机分类具有更高的分类准确率,同时可以较好地解决应用支持向量机分类时核函数参数的选择问题.  相似文献
2.
支持向量机的若干新进展   总被引:48,自引:0,他引:48       下载免费PDF全文
王国胜  钟义信 《电子学报》2001,29(10):1397-1400
 支持向量机是九十年代中期发展起来的机器学习技术,与传统的人工神经网络不同,前者基于结构风险最小化原理,后者基于经验风险最小化原理.实验表明,支持向量机不仅结构简单,而且技术性能尤其是泛化能力明显提高.本文是一篇综述,介绍支持向量机研究的一些新进展,希望引起大家的重视.  相似文献
3.
一种基于支持向量机的手写汉字识别方法   总被引:28,自引:0,他引:28       下载免费PDF全文
 本文提出了一种新的基于支持向量机手写汉字识别方法.支持向量机作为一种新的机器学习方法,由于其建立在结构风险最小化准则之上,而不是仅仅使经验风险达到最小,从而使得支持向量分类器具有较好的推广能力.本文首先讨论了支持向量机的基本原理,然后,针对支持向量机识别大类别手写汉字所遇到的特殊问题,文章进行了分析和阐述,并在此基础上,提出了基于最小距离分类器预分类的两级分类策略.最后,针对GB2312-80的1034个汉字类别的120套手写样本,进行了实验仿真.实验结果表明,本文方法的汉字识别率较距离分类器有较大提高,其中多项式核函数的支持向量分类器,识别率平均提高3.38%,表明了本文方法的有效性.  相似文献
4.
支撑矢量预选取的中心距离比值法   总被引:27,自引:1,他引:26       下载免费PDF全文
焦李成  张莉  周伟达 《电子学报》2001,29(3):383-386
 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预先选取支撑矢量的方法——中心距离比值法.该方法在不影响支撑矢量机的分类能力情况下,大大地减少了训练样本,提高了支撑矢量机的训练速度.文中给出的仿真实验结果也验证了该方法的有效性和可行性.类似的结果在国内外还未见报导.  相似文献
5.
一类光滑支持向量机新函数的研究   总被引:22,自引:0,他引:22       下载免费PDF全文
 光滑函数在支持向量机中起着重要作用,本文研究如何得到一类新的光滑函数.用插值函数的方法导出了一个重要的递推公式,得到了一类新的光滑函数,从而解决了长期困扰人们的一个问题,即如何寻求性能更好的光滑函数问题.还证明了该类函数的若干性能,其逼近精度比 Sigmoid 函数的积分函数高一个数量级,也明显高于一阶和二阶光滑多项式,为支持向量机提供了一类新的光滑函数.  相似文献
6.
王守觉  曲延锋  李卫军  覃鸿 《电子学报》2004,32(7):1057-1061
 本文实现了一种基于仿生模式识别的人脸识别系统,并将其识别效果同最近邻分类器与不同核函数的SVM进行了分析比较.以ORL人脸库为识别对象,针对有"拒识"的情况下,通过改变不同识别算法的可调参数,在保证参与训练人的正确识别率在大致相同水平的条件下,分析了参与训练人的错误识别率(错识别为参与训练的其他人)与未参与训练人的错误接受率(错识别为参与训练的某人)的优劣.比较结果表明,基于仿生模式识别的方法明显优于其它模式识别方法.  相似文献
7.
支持向量机及其在医学图像分类中的应用   总被引:17,自引:0,他引:17  
张翔  田金文  肖晓玲  柳健 《信号处理》2004,20(2):208-212
支持向量机被看作是对传统分类器的一个好的替代,特别是在高维数据空间下,具有较好的泛化能力。本文首次采用支持向量机方法对医学图像进行了分类研究。为了检验该分类方法的有效性与稳健性,对不同的噪声图像进行试验,试验结果表明,即使存在噪声的情况下,支持向量机方法也能获得较好的分类结果。  相似文献
8.
特征加权支持向量机   总被引:17,自引:1,他引:16       下载免费PDF全文
该文针对现有的加权支持向量机(WSVM)和模糊支持向量机(FSVM)只考虑样本重要性而没有考虑特征重要性对分类结果的影响的缺陷,提出了基于特征加权的支持向量机方法,即特征加权支持向量机(FWSVM).该方法首先利用信息增益计算各个特征对分类任务的重要度,然后用获得的特征重要度对核函数中的内积和欧氏距离进行加权计算,从而避免了核函数的计算被一些弱相关或不相关的特征所支配.理论分析和数值实验的结果都表明,该方法比传统的SVM具有更好的鲁棒性和分类能力.  相似文献
9.
支持向量机算法及应用   总被引:16,自引:4,他引:12  
系统介绍了统计学习理论和支持向量机的基本思想,总结、比较了二分类和多分类2种情况下支持向量机的主要训练算法。与人工神经网络相比,分析了支持向量机的优点。归纳了支持向量机在模式识别、函数逼近、时间序列预测、故障预测和识别、信息安全、电力系统以及电力电子中的应用。  相似文献
10.
模糊多类SVM模型   总被引:15,自引:1,他引:14       下载免费PDF全文
 利用SVM处理多类分类问题,是当前的研究热点之一.本文提出了一种模糊多类支持向量机模型,即FMSVM.该方法是在Weston等人提出的多类SVM模型中引入模糊成员函数,针对每个输入数据对分类结果的不同影响,该模糊成员函数得到相应的值,由此得到不同的惩罚值.从而在构造分类超平面时,可以忽略那些对分类结果影响很小的数据.理论分析与数值实验都表明,该算法具有良好的鲁棒性.  相似文献
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