核优化相关论文
在分析现有基于经验特征空间核函数优化方法局限性的基础上,提出一种基于最大子分类间隔准则的核函数优化方法。该方法首先建立最......
为了克服核学习中核函数及参数选择问题并提升算法性能,文中提出一种基于数据依赖核函数的核优化算法,用最大间隔准则建立最优目标......
针对靶基因样本数据不平衡导致阳性样本预测准确率较低的问题,提出基于SVM的靶基因预测算法,即偏置判别SVM。算法选取高质量的数据......
讨论了时频分布以及距离测度在说话人确认中的应用。实验采用语音信号的时频分布作为说话人模型，并根据分布之间的距离测度进行确认......
时频分布在非平稳信号的分析和处理中具有重要地位，它能够直观、合理的描述信号在时间一频率域上的能量分布。语音信号分类是语音识......
近些年来,基于核函数的学习方法(核方法)已经成功地用于解决模式分类领域中的各种问题。它具有两个显著的特点:首先,是在线性与非......
针对在该方法中，用核判别分析到机械故障诊断时核参数选取困难的问题，提出了一种基于贝叶斯最优核判别分析的机械故障诊断方法。首先......
分类器设计一直是模式识别领域研究的重要课题之一。近十年来，随着统计学习和核函数理论的深入研究，涌现出许多新方法。这些理论和方......
支持向量机是一种建立在统计学习理论基础上的机器学习方法,同神经网络等传统方法相比,能够较好地解决高维数、非线性、局部极小等......
