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提出一种新的基于向量投影的支持向量机增量式学习算法.该算法根据支持向量的几何分布特点,采用向量投影的方法对初始样本及增量样本在有效地避免预选取失效情况下进行预选取.选取最有可能成为支持向量的样本形成边界向量集,并在其上进行支持向量机训练.通过对初始样本是否满足新增样本集KKT条件的判断,解决非支持向量向支持向量转化的问题,有效地处理历史数据.实验表明,基于向量投影的支持向量机增量算法可以有效地减少训练样本数,积累历史信息,提高训练的速度,从而具有更好的推广能力. 相似文献
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针对规则曲面特征重构中圆锥曲面重构拟合的问题,提出了一种基于PCA法向量计算和投影法的圆锥拟合方法。为了实现锥面的参数化重构,首先以距离函数的逼近函数模型作为目标函数,确定待计算的锥面拟合参数,然后求解锥面参数初值。计算参数初值时,通过PCA主成分分析法计算点云法向量,生成轴线后采用投影法计算底面圆心,再求解锥面其他参数初值,最后结合Levenberg-Marquardt法迭代重构圆锥面。通过分析锥面散乱点云,使用该方法得到的参数初值进行迭代,迭代次数7次,迭代最终平均误差为1.8804e-04。该方法在散乱点云中应用良好,降低了稀疏数据对初值的影响,改善了迭代初值造成的迭代不收敛性,进而求得更加精确的圆锥参数。 相似文献
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投影孪生支持向量机(PTSVM)是最近提出的一种具有较好泛化性能的分类模型,但由于采用内点算法求解二次规划问题,PTSVM的训练速度较慢。针对该缺陷,提出一种快速的、基于几何算法的 PTSVM(GPTS-VM)。遵循 PTSVM的几何思想,提出一种新的二次规划模型,为每类数据产生一个投影方向;然后基于优化理论推导该模型的对偶问题并给予明确的几何解释,并利用计算几何算法求解。实验表明,提出的方法具有更快的训练速度和更好的泛化性能。 相似文献
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基于投影寻踪和支持向量机的模式识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
由于支持向量机(SVM)在处理小样本、高维数及泛化性能强等方面的优势,提出了一种基于投影寻踪(PP)和支持向量机的模式分类方法.利用PP方法把高维数据转换到低维子空间,同时用加速遗传算法获得最佳投影方向和投影值,揭示了高维数据的结构特征,然后在低维空间中用SVM对特征向量进行分类识别,并将其应用到银行信贷风险评估中.选用2005年度80家贷款申请企业的数据样本,对该模型进行验证,通过与神经网络模型的比较,证实了该方法用于模式识别的有效性及优越性. 相似文献
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提出一个多平面支持向量机算法——权向量多平面支持向量机(WMPSVM)。该方法利用差代替Rayleigh商问题,从而避免广义特征值的奇异问题。与传统分类器不同,该方法无需求解具体的超平面,仅求解两个权向量。其决策是将测试样本归为距样本投影均值距离最近的所在的类。从广义支持向量机(GEPSVM)求解目的出发,该方法在保证得到与GEPSVM相当的计算效率的前提下,能较好地求解异或问题以及一些复杂异或问题。最后在人工数据集和UCI数据集上显示,该方法的性能要好于GEPSVM。 相似文献
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提出了一种基于投影归一化的字符特征提取方法,该方法首先对字符图像进行横向扫描和纵向扫描生成行投影向量和列投影向量,然后通过对行投影向量和列投影向量进行维数和密度的归一化处理生成双投影归一化向量作为特征向量。聚类和识别实验表明双投影归一化向量不仅计算简单,而且对同种字体不同字号的英文字符识别可达到较好的结果。 相似文献
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提出两种基于约束投影的支持向量机选择性集成算法。首先利用随机选取的must-link和cannot-link成对约束集确定投影矩阵,将原始训练样本投影到不同的低维空间训练一组基分类器;然后,分别采用遗传优化和最小化偏离度误差两种选择性集成技术对基分类器进行组合。基于UCI数据的实验表明,提出的两种集成算法均能有效提高支持向量机的泛化性能,显著优于Bagging,Boosting,特征Bagging及LoBag等集成算法。 相似文献
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通过使用单片机原理,利用数字信号理论,使音乐频谱分析在单片机上的实现。系统包括:声音接收模块,声音转换模块和LED组成的点阵显示单元。其中声音采集模块,是利用STC12C5A60S2单片机中的声音采集和A/D转换。音频的模拟信号通过声音采集模块接收到,经过A/D转换系统,转换为数字信号,送给下一级处理单元处理。声音转换模块利用STC12C5A60S2单片机内部的资源,进行FFT处理。显示模块接收AD转换后的信号,控制5组,总共有55个LED灯泡,分别完成显示。LED灯的明暗条件,是随着音乐的频率变化所决定的,随时更新做出相应的变化,通过视觉上的灯光显示以实现音乐频谱。 相似文献
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提出一种基于运动矢量投影的帧率转换算法。在运动估计阶段,采用连续消除算法SEA,将该算法与全搜索相结合,对块匹配准则的计算过程进行优化,可以在保证图像质量的同时减小计算复杂度。在运动矢量场投影过程中,定义一个新的运动矢量选取标准,在匹配准则的基础上添加了块的位置信息,相对于传统标准,本标准更能代表内插块的真实运动,准确性更高。在运动补偿阶段,针对投影过程中产生的重叠现象,采用自适应加权补偿插值算法,考虑所有重叠投影块的运动信息。对于产生的空洞现象,采用运动矢量中值滤波的算法来填充。实验结果表明,该算法可以减少运动信息的丢失,插值效果更加准确。 相似文献
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现有的节点数据收集算法复杂度高,与路由结合效果不理想,且不能满足无线传感器网络高效能量的节点数据收集,而压缩感知理论具有容错性好、编码简单的优点。基于压缩感知的特性,提出了一种传感器网络中基于投影矢量的双组播树高效路由数据收集,该算法将贝叶斯压缩感知理论与传感器路由相结合,解决现有算法不能满足传感器对能耗敏感的问题。算法的基本思想首先根据初始观测矢量来寻求能量高效并得到合适路由的最优投影。然后利用节点系数能耗最小与广义矢量的主分量作为目标节点,采用微分嫡改变量最大的原则进行求解节点最佳投影系数,最后在sink与目标节点路由问题上采用正逆向组播树进行路由构造。理论和仿真结果表明在保证能耗的条件下取得了较好的重建仿真效果,对无线传感器通信具有一定的实用价值。 相似文献
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针对草图检索三维模型时存在的域不匹配和如何选取视图等问题,提出一种基于球体投影的三维模型检索方法。针对域不匹配问题,提出基于球体投影的二维视图获取方法,并使用高斯差分和贝塞尔曲线完成线图的提取;利用草图和投影图像之间的关系构建分类器,以获取模型的最优视图;通过两个Siamese网络获取草图和二维视图的特征,并用联合贝叶斯(Joint Bayesian)方法来融合二者的输出,从而获得最终结果。实验证明了该方法的可行性,与其他方法相比具有更好的检索效果。 相似文献
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