| 基于多核支持向量机的概率密度估计方法 |
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| 引用本文： | 张炤,张素,章琛曦,陈亚珠. 基于多核支持向量机的概率密度估计方法[J]. 计算机仿真, 2006, 23(1): 85-88 |
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| 作者姓名： | 张炤 张素 章琛曦 陈亚珠 |
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| 作者单位： | 上海交通大学生物医学仪器研究所,上海,200030;上海交通大学生物医学仪器研究所,上海,200030;上海交通大学生物医学仪器研究所,上海,200030;上海交通大学生物医学仪器研究所,上海,200030 |
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| 摘 要： | 提出了一种基于多核支持向量机的概率密度估计方法。其基本思路是从概率密度的定义出发,利用支持向量机求解线性算子方程的方法,直接估计出密度。使用多核支持向量机取代传统的支持向量机方法来估计概率密度,从仿真结果来看,与Parzen窗方法相比,基于多核支持向量机的概率密度估计方法的精度等级与Parzen窗方法类似,同时又具有Parzen窗方法所不具备的稀疏解；与基于传统支持向量机的概率密度估计方法相比,基于多核支持向量机的概率密度估计方法具有更强的鲁棒性,并且其精度更高。
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| 关 键 词： | 多核支持向量机 概率密度估计 回归估计 核函数 |
| 文章编号： | 1006-9348(2006)01-0085-04 |
| 收稿时间： | 2004-09-27 |
| 修稿时间： | 2004-09-27 |
Density Estimation Based on Multi-Kernel Support Vector Machines |
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| ZHANG Zhao,ZHANG Su,ZHANG Chen-xi,CHEN Ya-zhu. Density Estimation Based on Multi-Kernel Support Vector Machines[J]. Computer Simulation, 2006, 23(1): 85-88 |
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| Authors: | ZHANG Zhao ZHANG Su ZHANG Chen-xi CHEN Ya-zhu |
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| Affiliation: | Biomedical Instrument Institute, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200030, China |
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| Abstract: | A new method for density estimation is developed based on the Multi-Kernel Support Vector Machine(SVM) in this paper. This method is used to estimate the density directly from the definition of density. Compared with Parzen, the results of this method have similar quality and sparse solutions. And this method provides improved accuracy and robustness in comparison to conventional SVMs. |
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| Keywords: | Multi-kernel support vector machine Density estimation Regression Kernel function |
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