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1.
支持向量机研究进展   总被引:10,自引:4,他引:6       下载免费PDF全文
基于统计学习理论的支持向量机((Support vector machines, SVM)以其优秀的学习能力受到广泛的关注。但传统支持向量机在处理大规模二次规划问题时会出现训练时间长、效率低下等问题。对SVM训练算法的最新研究成果进行了综述,对主要算法进行了比较深入的分析和比较,指出了各自的优点及其存在的问题,并且着重介绍了目前研究的新进展—模糊SVM和粒度SVM。接着论述了SVM主要的两方面应用—分类和回归。最后给出了今后SVM研究方向的预见。  相似文献
2.
基于建筑物立面测量的激光扫描仪数据预处理技术   总被引:6,自引:1,他引:5  
文章针对激光扫描仪应用于车载动态测量中建筑物立面提取的问题,分析了激光扫描仪数据的特征及噪声产生的原因,提出了对海量、冗余、强噪声的扫描仪数据预处理的技术方案,并开发了相应的数据预处理软件。该文同时还介绍了该技术在实际应用中取得的效果。  相似文献
3.
Fuzzy-Grey信息集成模式识别算法的研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
介绍了灰关联度(GRD)的有关理论,讨论了一种灰关联度综合评价模型,在此基础上,结合模糊集理论,定义了模糊关联系数(FRC)、模糊关联度(FRD)和模糊相对权重(FRW),并将它们与灰关联度综合评价模型进行集成,提出了模糊灰关联度(FGRD)的概念,设计了一种新的Fuzzy-Grey信息集成模式识别算法,模拟应用表明,该算法是可行、有效的。  相似文献
4.
基于PLS的信息特征压缩算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出了基于偏最小二乘(PLS)方法的信息特征压缩算法.较主成分分析(PCA)方法,该算法具有简单、稳健、易于定性解释等优点,对于多重共线性资料,尤其当解释变量多,而样本量少时很有效.由于在考虑压缩数据矩阵X的信息的同时,顾及了与目标矩阵Y的最大相关性等优点,使之更符合实际.数值实例研究表明,文中算法是可行的、有效的,为模式识别的信息特征压缩提供了一种新的研究方法.  相似文献
5.
一种新的基于信息论的PCA特征压缩算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
利用Shannon信息论理论,针对矩阵本征值的内在特性,提出了广义信息函数(GIF)、信息率(IR)和累计信息率(AIR)概念,用它度量了特征压缩的程度,建立了一种新的基于信息论的PCA特征压缩算法,并进行了仿真应用,为特征压缩提供了一种新的研究方法.  相似文献
6.
深度学习研究进展   总被引:3,自引:3,他引:0       下载免费PDF全文
深度学习(Deep Learning)是一个近几年备受关注的研究领域,在机器学习中起着重要的作用.如果说浅层学习是机器学习的一次浪潮,那么深度学习作为机器学习的一个新领域,将掀起机器学习的又一次浪潮.深度学习通过建立、模拟人脑的分层结构来实现对外部输入的数据进行从低级到高级的特征提取,从而能够解释外部数据.首先介绍了深度学习的由来,分析了浅层学习存在的弊端;其次列举了深度学习的经典方法,主要以监督学习和无监督学习来展开介绍;然后对深度学习的最新研究进展及其应用进行了综述;最后总结了深度学习发展所面临的问题.  相似文献
7.
一种基于QPSO的脉冲耦合神经网络参数的自适应确定方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对目前脉冲耦合神经网络(PCNN)神经元模型中的参数主要通过人工定义的问题,提出一种基于量子微粒群优化(QPSO)算法的PCNN参数自动确定方法,并分析该算法的时间复杂度.该方法利用PCNN分割后的图像熵作为QPSO算法的适应度函数,在解空间中自动搜索PCNN中待确定参数的最优值,提供一种PCNN神经元模型中的参数自动确定方法.将该方法应用于图像分割时,以互信息量作为图像分割评价标准.仿真结果表明文中方法实现正确的图像分割,其性能优于Otsu方法、人工调整PCNN参数方法、遗传算法优化方法和微粒群优化方法,表现出较好的鲁棒性.  相似文献
8.
一种基于Multiway cut的多对象图像分割*   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
多对象分割是图像处理中的一个难题,基于Multiway cut的图像分割是一种人工交互式多对象分割方法,能够实现图像的粗分割和精确分割。使用分水岭分割图像,把图像分割为属性相似的小区域;根据交互建立节点层次图,构建带权无向网络;不同层次的节点参与不同的运算,采用Multiway cut迭代分割;交互和分割可以多次执行,直至满足用户的要求。实验结果表明,该方法人工参与方便,准确度得到提高,速度满足现场操作的要求。  相似文献
9.
SVM用于文本分类的适用性   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
本文从统计的角度描述了文本分类的关键性质,给出了相应的文本文档集的统计分类模式,并将其与支持向量机的模型结合,说明了为什么支持向量机(SVM)能够很好地进行文本分类。本文主要是从理论角度说明SVM用于文本分类的适用性,模型构造简单,并且是高度抽象、无噪音的。  相似文献
10.
传感器节点的自定位问题是无线传感器网络的重要研究内容之一.APIT是一种主要的非基于测距的定位算法.相对于其他非基于测距定位算法,APIT具有定位精度高、通信开销小等优点.但是,APIT要求有较高的锚节点密度,而且在APIT测试过程中,边界效应以及低邻居节点密度容易增加InToOut和OutToOn测试错误的发生次数.另外,APIT算法中的网格扫描算法对于OutToIn错误的容错性较差且其执行效率低.针对以上问题,提出了一种基于三角形重心扫描的改进APIT算法.首先,分析了APIT测试中的两种典型错误InToOut和OutToIn错误产生的原因,引入了对APIT测试方法的两处改进;然后,分析了网格扫描算法对节点定位精度和算法执行效率的影响,提出了一种三角形重心扫描法,有效改进了算法的定位精度和执行效率;最后,通过仿真实验验证了改进后的算法不但可以有效地减少InToOut和OutToIn两类错误发生的次数,提高平均定位精度,改善算法的性能,而且对OutToIn错误的容错性更强,执行效率更高,能够显著地提高节点的平均精度.  相似文献
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