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1.
核聚类算法   总被引:111,自引:0,他引:111  
该文提出了一种用于聚类分析的核聚类方法,通过利用Mercer核,作者把输入空间的样本映射到高维特征空间后,在特征空间中进行聚类,由于经过了核函数的映射,使原来没有显现的特征突出来,从而能够更好地聚类,该核聚类方法在性能上比以典的聚类算法有较大的改进,具有更快的收敛速度以及更为准确的聚类,仿真实验的结果证实了核聚类方法的可行性和有效性。  相似文献
2.
基于向量投影的支撑向量预选取   总被引:20,自引:0,他引:20  
支撑向量机是近年来新兴的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出了突出的优点.但在支撑向量机中,支撑向量的选取相当困难,这也成为限制其应用的瓶颈问题.该文对支撑向量机的机理经过认真分析,研究其支撑向量的分布特性,在不影响分类性能的前提下,提出了基于向量投影的支撑向量预选取法,从训练样本中预先选择具有一定特征的边界向量来代替训练样本进行训练,这样就减少了训练样本,大大加快了支撑向量机的训练速度。  相似文献
3.
一种改进的推广能力衡量准则   总被引:6,自引:0,他引:6  
通过对支撑向量机推广能力的分析,提出了一种构造性的与样本分布有关的推广能力衡量准则.该准则与统计学习理论中的推广能力准则具有几何上的一致性,由样本的二阶统计量构成,比已有的完全不依赖于样本分布的推广能力上界更能反映学习过程的收敛性和收敛速率.较为重要的一点是该准则在学习过程之前是可处理的,所以它可以用作所有分类器中数据预处理的准则,同时也可以为支撑向量机模型的选择提供依据.文中最后给出的人工及实际的例子也很好地说明了该准则的合理性.  相似文献
4.
一类新的支撑矢量机核   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
张莉  周伟达  焦李成 《软件学报》2002,13(4):713-718
提出了一类新的支撑矢量机核函数--坐标变换核.该类核函数是同维映射.理论证明和计算机仿真实验都表明了该类核的正确性和有效性.  相似文献
5.
基于模糊核匹配追寻的特征模式识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
核匹配追寻算法是近年来新兴的模式识别方法,在处理非线性及高维模式识别问题中表现出了突出的优点.传统的核匹配追寻在处理模式识别的问题中平等地对待所有样本,最终的判决函数是针对所有样本的一个平等综合考虑,要求总识别误差尽可能小,并不能对某一类指定样本进行针对性识别,然而实际应用中经常会碰到这样的情况:要求对某一类样本的识别精度很高,尤其是对于非平衡样本中或者对于具有时间属性的样本序列,由于标准核匹配追寻学习机自身的局限性,使其不能有效地处理这些问题.文中针对这些问题,提出了模糊核匹配追寻学习机,预先根据分类的要求对每个样本做出了不同的重要性定义,学习机根据重要性不同,对样本进行程度不同的学习,最终得到基于问题的判决--对重要样本保持很高的分类精度;最后通过实际的仿真实验证明了模糊匹配追寻的有效性及可行性.  相似文献
6.
基于相对密度概念,文中提出一种密度惩罚的支持向量数据描述方法.该方法把相对密度和对样本的误分惩罚关联起来.如果样本的相对密度较大,则其是目标样本的可能性较大,因此需加大其误分的惩罚力度.同理相对密度小的样本,有可能是位于边界上的点或噪声点,相应的误分惩罚应减小.在UCI数据集上的实验结果表明,文中方法比标准支持向量数据描述及密度诱导的支持向量数据描述都有更好的描述性能.  相似文献
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