| 子波核函数网络 |
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| 引用本文： | 张莉 周伟达 等. 子波核函数网络[J]. 红外与毫米波学报, 2001, 20(3): 223-227 |
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| 作者姓名： | 张莉 周伟达 等 |
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| 作者单位： | 西安电子科技大学 |
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| 基金项目： | 国家“8 6 3”计划 (编号 86 3-30 6 -ZT0 6 -0 6 -1)，高等学校博士点专项基金资助项目&& |
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| 摘 要： | 提出一种子波核函数网络作为支撑矢量机的一种替代学习机，仿真实验验证了子波核函数网络的逼近性能和识别性能都可以与相应的支撑矢量机相媲美，并优于子波神经网络.
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| 关 键 词： | 支撑矢量机 子波核函数网络 函数逼近 模式识别 子波神经网络 学习机 |
| 修稿时间： | 2000-05-17 |
WAVELET KERNEL FUNCTION NETWORK |
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| ZHANG Li ZHOU Wei Da JIAO Li Cheng. WAVELET KERNEL FUNCTION NETWORK[J]. Journal of Infrared and Millimeter Waves, 2001, 20(3): 223-227 |
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| Authors: | ZHANG Li ZHOU Wei Da JIAO Li Cheng |
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| Abstract: | A new wavelet kernel function network (WKFN) was proposed as an alternative of support vector machine (SVM). Simulation experiments show that the performance of approximation and recognition of WKFN is equal to that of the corresponding SVM, but gets an advantage over that of a general neural network. |
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| Keywords: | support vector machine wavelet kernel function network function approach pattern recognition wavelet neural netwrok. |
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