小波核函数相关论文
以提升网络热门舆情分类准确率,降低分类时间为目标,提出了基于数据挖掘技术的网络热门舆情分类方法.将小波核函数和支持向量机结......
血型是血液类型的简称。血型的正确判读具有很重要的意义，如果不同的血型之间进行输血会造成严重的医学事故，甚至死亡。目前国际上最......
BSS(Blind Source Separation,盲源信号分离)是指在缺少关于源信号以及混合过程的先验条件，或是在此类先验条件极少的条件下，从一组......
分类问题是模式识别领域的核心内容。至今，神经网络、决策树、支持向量机(SupportVectorMachines，SVM)等智能方法已经被广泛应用于分......
孪生支持向量机(Twin Support Vector Machines,TWSVM)是在近似支持向量机(Proximal Support Vector Machines,PSVM)和基于广义特......
近年来,随着互联网的飞速发展,网络的规模在持续的扩大,各种新型的网络应用日渐增多,网络组成也变得尤为复杂。网络流量分类作为增......
当今社会癌症的发病率愈来愈高,对人类的威胁日渐加重,伴随生物医学的快速发展,基因分类技术不断的得到完善,并逐渐趋向成熟。在数......
软测量技术是过程控制和过程检测领域解决难测变量实时估计等问题的重要手段。随着实际工业过程对象的日益复杂,对于带有非线性、......
支持向量回归机主要应用于求解回归问题,其学习效果很大程度上取决于核函数的选择。对于核函数的研究,从最初的单个核函数的研究,......
异步电机作为一种可以进行机电能量转换的驱动设备,在日常生活中不可或缺。电机一旦发生故障,就会产生较大的维修费用,同时缩短使......
针对中期电力负荷预测问题,提出了一种基于多维允许小波核的最小二乘小波支持向量机（least squares wavelet support vector machin......
研究网络入侵检测问题,由于网络系统受到入侵攻击,危害网络安全。针对传统SVM检测能力有限,在高维数大规模的入侵检测样本下学习速......
实时准确的城市交通流预测是智能交通控制、交通诱导等的前提,城市交通流预测更是与人们的日常生活息息相关。文中采用最小二乘支......
系统边际电价的影响因素复杂多变．构建了一种以小波函数作为核函数的最小二乘支持向量机算法模型，并成功预测了系统边际电价．算例仿真......
针对VBR视频流量的时变性、突发性和非线性等特点,提出一种基于小波支持向量机的VBR视频流量预测模型（WSVM）.首先对VBR视频流量时间......
将小渡理论和统计学习运用到网络入侵检测中，使用小波核支持向量机（WSVM）对网络连接信息进行攻击检测和异常发现。仿真试验结果表明，与......
为提高短期负荷预测的精度,提出一种基于经验小波变换EWT(empirical wavelet transform)和小波核极限学习机WKELM(wavelet kernel ......
提出一种新的稀疏贝叶斯回归算法．基于相关向量机，首先通过尺度核和小波核构造完备基以提高预测精度；然后利用保局投影对输入矩阵的列......
为了提高最小二乘支持向量回归机的性能，将Morlet小波核函数引入其中，形成了最小二乘小波支持向量回归机模型。利用待优化的参数重构......
为了准确地对轴承性能退化过程数据进行评估，将Mexican hat小波函数引入支持向量机多分类器中，提出一种小波支持向量机多分类器。并......
由可分Hilbert空间与L^2（R）的等价性，利用内积同构的线性算子，可以把L^2（R）中子空间的小波尺度函数折算为Hilbert空间中子空间的小波尺度......
为了克服污水处理过程中随机干扰严重影响软测量效果的不足,基于支持向量机(SVM)核方法和小波多分辨率理论,提出了一种多分辨率小......
研究了基于核主元分析的非线性系统故障检测问题.提出了一种改进的小波核主元分析的故障检测方法.该方法首先对数据进行小波去噪预......
随着我国经济的快速发展,边坡的种类与数量越来越多,但是由于各种原因导致边坡变形失稳而造成的滑坡、崩塌等灾害也时常发生,因此......
为建立高精度的边坡位移预测模型,采用相空间重构(PSR)将边坡位移时间序列数据转换为多维数据,同时构造小波核函数改进的支持向量......
新奥法是隧道工程建设中广泛使用的方法。监控量测是新奥法中的重要组成部分,量测的数据能够体现隧道围岩的变形状态,依托监测数据......
针对城市交通流短时流量预测在智能交通系统中的重要性，在以往研究基础上采用Morlet函数作为小波核函数，进一步提高了模型的预测精度......
提出了基于Marr小波核函数最小二乘支持向量机（Marr-LSSVM）的顺风向非高斯空间风压预测算法。通过传统高斯核函数（RBF）和多项式核函数（P......
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随着科学技术的进步和工业需求的发展,各类先进生产设备一方面不断向复杂、高速、高效、轻型、微型或大型的方向发展,另一方面却又......
针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像相干斑噪声抑制问题,提出了一种基于支持向量回归（support vector regression,S......
本文首先简述了当前结构损伤识别领域的研究状况和发展趋势，论述了支持向量机方法的基本原理与算法，并阐明了本文研究的课题背景和主......
针对影响期货价格的因素多且呈高度非线性的特点,尝试利用小波核支持向量机回归（WSVR）来预测期货价格。选取了上海期货交易所2015年......
极速学习机是一种新颖的机器学习算法，在输入权值和隐含层偏置值随机设置的情况下，网络的所有参数就不必迭代的调整，而是通过求一个最......
分析了核极限学习机的原理,提出了一种小波核极限学习机,将小波函数做为极限学习机的核函数,证明了它是一种允许的极限学习机核.通......
在传统极限学习机（ELM）研究的基础上，考虑到传统ELM参数的不确定会导致整体分类精度下降，利用仿生鱼群算法（AF）对ELM的小波核参数和正则......
支持向量机(SVM)的性能取决于核函数及核参数的选取.基于小波分析理论构造出满足Mercer平移不变核定理的Mexican Hat小波核函数(MW......
确定岩土力学参数方法有现场原位测试和室内试验两种方法,但是都存在一定的局限性,而参数选择的正确与否对数值分析结果的有效性影......
为提高支持向量机故障分类器的性能,提出了一种小波核函数支持向量机故障分类器.基于平移不变核函数条件,推导证明了Mexican hat小......
将小波函数引入支持向量机核函数,同时在支持向量机的学习算法上,引入了改进的粒子群优化算法,使得支持向量机的参数得到最优解,从......
目前,支持向量机（SVM）常用的参数寻优方法存在易陷入局部极值的缺点,而其常用的核函数的逼近精度也有待提高。基于混沌映射的遍历性......
分类问题是模式识别领域的核心内容。至今，神经网络、决策树、支持向量机(SupportVector Machines, SVM)等智能方法已经被广泛应用......
传统相关向量机算法在处理大规模数据集时训练速度较慢,并且高斯径向核无法完备表示特征空间。为此,基于自适应核参数优化,提出一......
随着人民生活水平的提升，车辆的普及度也越来越高，交通管理的压力变大，近年来车牌识别已经成为一个研究热点之一车牌识别技术在市内道......
通信电台个体识别是通信对抗领域的研究热点之一。通过对电台信号细微特征的研究,可以获得信息特征、信号格式和目标个体特征等诸......
支持向量机(SVM)是一种新的数据建模方法,它基于统计学习理论,具有坚实的数学理论基础和严格的理论分析,具有理论完备、全局优化、......
