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71.
Sedat Ozer Author Vitae Chi H. Chen Author Vitae Author Vitae 《Pattern recognition》2011,44(7):1435-4123
In this study, we introduce a set of new kernel functions derived from the generalized Chebyshev polynomials. The proposed generalized Chebyshev polynomials allow us to derive different kernel functions. By using these polynomial functions, we generalize recently introduced Chebyshev kernel function for vector inputs and, as a result, we obtain a robust set of kernel functions for Support Vector Machine (SVM) classification. Thus in this study, besides clarifying how to apply the Chebyshev kernel functions on vector inputs, we also increase the generalization capability of the previously proposed Chebyshev kernels and show how to derive new kernel functions by using the generalized Chebyshev polynomials. The proposed set of kernel functions provides competitive performance when compared to all other common kernel functions on average for the simulation datasets. The results indicate that they can be used as a good alternative to other common kernel functions for SVM classification in order to obtain better accuracy. Moreover, test results show that the generalized Chebyshev kernel approaches to the minimum support vector number for classification in general. 相似文献
72.
弹性多核学习 总被引:1,自引:0,他引:1
多核学习 (MKL) 的提出是为了解决多个核矩阵的融合问题, 多核学习求解关于多个核矩阵的最优的线性组合并同时解出对应于这个组合矩阵的支持向量机(SVM)问题. 现有的多核学习的框架倾向于寻找稀疏的组合系数, 但是当有信息的核的比例较高的时候, 对稀疏性的倾向会使得只有少量的核被选中而损失相当的分类信息. 在本文中, 我们提出了弹性多核学习的框架来实现自适应的多核学习. 弹性多核学习的框架利用了一个混合正则化函数来均衡稀疏性和非稀疏性, 多核学习和支持向量机问题都可以视作弹性多核学习的特殊情形. 基于针对多核学习的梯度下降法, 我们导出了针对弹性多核学习的梯度下降法. 仿真数据的结果显示了弹性多核学习方法相对多核学习和支持向量机的优势; 我们还进一步将弹性多核学习应用于基因集合分析问题并取得了有意义的结果; 最后, 我们比较研究了弹性多核学习与另一种利用了非稀疏思想的多核学习. 相似文献
73.
74.
从天然氨基酸的50个性质参数中经主成分分析得出1种新的氨基酸描述子:氨基酸特征性质得分.并在此基础上通过定义基于向量形式的自相关函数以及引入Mercer核技术将该函数运算空间进行非线性变换,最终提出了1种新的蛋白质序列表征方法:核序列自相关函数.采用该函数对632个已知晶体结构的非同源蛋白分类研究结果表明:KSACF能... 相似文献
75.
76.
核方法是机器学习中一种新的强有力的学习方法。针对核方法进行了探讨,给出了核方法的基本思想和优点。同时,描述了核方法的算法实现并举例进行了说明。 相似文献
77.
This paper proposes a probabilistic variant of the SOM-kMER (Self Organising Map-kernel-based Maximum Entropy learning Rule)
model for data classification. The classifier, known as pSOM-kMER (probabilistic SOM-kMER), is able to operate in a probabilistic
environment and to implement the principles of statistical decision theory in undertaking classification problems. A distinctive
feature of pSOM-kMER is its ability in revealing the underlying structure of data. In addition, the Receptive Field (RF) regions
generated can be used for variable kernel and non-parametric density estimation. Empirical evaluation using benchmark datasets
shows that pSOM-kMER is able to achieve good performance as compared with those from a number of machine learning systems.
The applicability of the proposed model as a useful data classifier is also demonstrated with a real-world medical data classification
problem. 相似文献
78.
网络负载分流器的实现技术 总被引:3,自引:1,他引:2
网络风载分流器的实现技术,解决了如何正确的捕获用户提出的应用请求并将之分流给真实的应用服务器,如何在系统核心内部动态地对所分流的服务器进行正确的管,本文描述了使用的Linux系统下通过添加核心模块和使用虚拟设备驱动的管理方法来设计实现系统。 相似文献
79.
80.