Mercer核相关论文
支持向量机是一类新型机器学习方法,由于其出色的学习性能,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点[1]。而Mercer核是支持向量......
针对模糊聚类算法在样本特征不明显时不能取得很好的聚类效果 ,以及现有的模糊聚类算法需要事先确定聚类数 ,随机性强、容易陷入局......
本文研究了正则化格式下随机梯度下降法的收敛速度.利用线性迭代的方法,并通过参数选择,得到了随机梯度下降法的收敛速度.......
FCM和PCM的混合模型可以克服它们单独聚类时的缺点,在聚类效果上有很大改进,但是对于特征不明显的样本而言,这种混合模型的聚类效......
本文研究了正则化格式下随机梯度下降法的收敛速度.利用线性迭代的方法,并通过参数选择,得到了随机梯度下降法的收敛速度.......
针对回归问题的一致性分析，给出再生核希尔伯特空间的子空间及覆盖数的一些重要结论．...
目前支持向量机在模式分类中得到了很好的应用.对于线性不可分的样本空间,需要寻找核函数,将线性不可分的样本集映射到另一个高维......
针对模糊聚类算法在样本特征不明显时不能取得很好的聚类效果,以及现有的模糊聚类算法需要事先确定聚类数,随机性强、容易陷入局部......
Dat Tran等提出的模糊熵聚类算法FEC是模糊C均值聚类算法FCM的一种改进,FEC在FCM的基础上引入熵的概念,对隶属度值分布方面进行算......
研究了由学习理论引入的函数方程f（x-y）-f（x＋y）=2g（x）g（y）有界连续解，证明了f（x），g（x）必为如下形式的三角函数，f（x）=M0/2cos（π/ax）＋Co,g（x）=±√M0/2s......
针对织物悬垂性评估中存在非线性建模困难及评估精度不高等问题,结合织物悬垂性参数数据的特点,基于Mercer核函数的性质,构建Merce......
探讨并论证了支持向量机中Mercer核，再生核与正定核这几种核函数的关系及它们在支持向量机中各自的角色。通过核矩阵的正定性检验了......
通过研究核聚类算法以及加权直觉模糊集合,提出了一个改进的加权直觉模糊核聚类算法.此方法既降低了核聚类算法对聚类中心初始值的......
文本自动分类是中文信息处理中的一个研究热点，而支持向量机是一种解决高维空间模式识别的高效分类方法。提出了一种基于Mercer核和......
提出了一种用于聚类分析的进化免疫网络算法,借鉴自组织映射原理改进网络拓扑进化机制,利用改进的免疫机制控制抗体数量,提高抗原......
基于距离的模式识别，通过计算样本间的线性距离，实现模式的分类。在局部放电模式识别中，传统的基于距离的模式识别方法有：置信区间法、......
从上世纪60年代初人们开始对基于数据的机器学习进行研究至今，机器学习领域已经取得了长足的发展。Vapnik等人提出的基于统计学习理......
统计学习理论研究基于样本的机器学习问题，由于最初的发展主要停留在对学习模型和学习算法的理论分析上，并没有得到一些实际有效的结......
提出一种用于聚类分析的进化免疫网络算法,借鉴自组织映射原理改进网络拓扑进化机制,利用改进的免疫机制控制抗体数量,提高抗原聚......
核函数是支持向量机（SVM）的核心,直接决定着SVM的性能.为提高SVM在语音识别问题中的学习能力和泛化能力,文中提出了一种Logistic核函......
针对传统分水岭算法对MRI图像过分割的缺点,提出了一种基于分水岭算法和改进核聚类算法的MRI图像分割新方法。首先,通过传统的分水......
针对临床辅助诊断的需要,提出了一种结合传统分水岭算法和新型核聚类算法的CT医学图像分割新算法。首先,通过分水岭变换,CT图被分......
为了解决传统的支持向量机(SVM)多类分类方法中普遍存在的训练和测试时间过长、实际样本输入空间非线性可分等问题,提出了一种改进......
医学图像分割是数字图像分割的一个重要分支,它是临床医学诊断的一个重要的前期步骤,良好的医学图像分割图可以给医生对病患的疾病......
