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一种支持向量机的组合核函数 总被引:11,自引:0,他引:11
核函数是支持向量机的核心,不同的核函数将产生不同的分类效果,核函数也是支持向量机理论中比较难理解的一部分。通过引入核函数,支持向量机可以很容易地实现非线性算法。首先探讨了核函数的本质,说明了核函数与所映射空间之间的关系,进一步给出了核函数的构成定理和构成方法,说明了核函数分为局部核函数与全局核函数两大类,并指出了两者的区别和各自的优势。最后,提出了一个新的核函数——组合核函数,并将该核函数应用于支持向量机中,并进行了人脸识别实验,实验结果也验证了该核函数的有效性。 相似文献
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基于支持向量机核函数的条件,将Sobolev Hilbert空间的再生核函数和多项式核函数进行有效的线性组合,给出一种新的支持向量机的组合核函数,提出一种基于再生核的组合核函数支持向量机的模式分析方法,该方法兼具了全局核函数与局部核函数的优点,且算法的复杂度被降低。仿真实验结果表明:支持向量机的核函数采用基于再生核的组合核函数是可行的,且此核函数不仅具有核函数的非线性映射特征,而且也继承了核函数对非线性逐级精细逼近的特征,模式分析的效果比单核函数可以更加细腻。 相似文献
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一个有效的核方法通常取决于选择一个合适的核函数。目前研究核方法的热点是从数据中自动地进行核学习。提出基于最优分类标准的核学习方法,这个标准类似于线性鉴别分析和核Fisher判别式。并把此算法应用于模糊支持向量机多类分类器设计上,在ORL人脸数据集和Iris数据集上的实验验证了该算法的可行性。 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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一种支持向量机的混合核函数 总被引:2,自引:0,他引:2
核函数是支持向量机的核心,不同的核函数将产生不同的分类效果.由于普通核函数各有其利弊,为了得到学习能力和泛化能力较强的核函数,根据核函数的基本性质,两个核函数之和仍然是核函数,将局部核函数和全局核函数线性组合构成新的核函数--混合核函数.该核函数吸取了局部核函数和全局核函数的优点.利用混合核函数进行流程企业供应链预测实验,仿真结果验证了该核函数的有效性和正确性. 相似文献
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杨钟瑾 《计算机工程与应用》2008,44(33):1-6
概述了基于核函数方法的支持向量机。首先简要叙述支持向量机的基本思想和核特征空间,然后重点介绍核函数支持向量机的前沿理论与领先技术,同时描述了核函数支持向量机在关键领域的应用。 相似文献
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对支持向量机几种常用核函数和参数选择的比较研究 总被引:3,自引:0,他引:3
论文介绍了一种新型的机器学习方法一支持向量机,详细介绍了支持向量机模型思想。论述了不同种类支持向量机算法并指出了每种算法的优劣。实验结果显示了核函数中选择合适的参数对分类器的效果是很重要的。文章最后总结了SVM研究中核函数和参数的选择对结果的影响。 相似文献
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提出一种用于支持向量机训练样本集的缩减策略。该策略运用Fisher鉴别分析方法快速地提取潜在的支持向量,并构成用于SVM的新的训练样本集。仿真实验表明,该算法能在保证不降低分类精度的前提下,对较大规模的样本进行有效的缩减,提高运算效率。 相似文献
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提出了一种用支持向量机辨识系统状态空间模型的非线性离散动力学系统控制新方法. 在本方法中, 采用最小二乘支持向量机在每一个工作点辨识非线性系统的局部最优线性化模型. 针对该模型, 采用常规的线性控制方法在每个工作点设计局部线性控制器, 并在整个控制任务的每个工作点重复此设计过程.用该方法对两个典型的非线性离散系统采用极点配置技术进行了仿真验证, 结果显示系统对参考输入具有满意的跟踪性能, 证明该方法是有效和可行的. 相似文献
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针对FPGA中实现的支持向量机在航天辐射环境下抗单粒子效应的算法进行了探讨,主要对支持向量机中常用的多项式核和高斯核推导了校验算法,以期实现在满足一定判决结果正确率条件下的检错和容错。仿真结果证明该算法具有一定可行性,将会对支持向量机在航天中的应用起到一定积极作用。 相似文献
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A prediction control algorithm is presented based on least squares support vector machines (LS-SVM) model for a class of complex systems with strong nonlinearity. The nonlinear off-line model of the controUed plant is built by LS-SVM with radial basis function (RBF) kernel. In the process of system running, the off-line model is linearized at each sampling instant, and the generalized prediction control (GPC) algorithm is employed to implement the prediction control for the controlled plant. The obtained algorithm is applied to a boiler temperature control system with complicated nonlinearity and large time delay. The results of the experiment verify the effectiveness and merit of the algorithm. 相似文献
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Wen Yu 《International journal of systems science》2013,44(11):1325-1335
This article introduces an approach to identify unknown nonlinear systems by fuzzy rules and support vector machines (SVMs). Structure identification is realised by an on-line SVM technique, the fuzzy rules are generated automatically. Time-varying learning rates are applied for updating the membership functions of the fuzzy rules. Finally, the upper bounds of the modelling errors are proven. 相似文献