核向量机相关论文
增量极速学习机(EM-ELM、I-ELM等)是在极速学习机的基础之上,把隐藏节点的个数由固定的转变为动态变化的分类器。最近的研究表明,......
核向量机可以高效学习大样本数据集,却有泛化能力低的缺陷.针对已有参数C选择算法缺乏启发性以及选取困难的不足,本文在分析了核聚......
特征选择在模式分类中扮演了一个重要的角色.它的目标是尽可能多地将不相关特征排除在外,同时,得到区分度大的特征子集.那些信息量......
针对SVM等各类传统算法耗时过长，无法满足在线要求的问题，提出了一种基于广泛内核核向量机（ECVM）的大规模电力系统在线稳定评估算法。......
标准的支持向量机算法需要求解二次规划问题，因此，在处理大规模样本的时候，求解二次规划问题的时间复杂度和空间复杂度就成为支持向量......
针对信息推送技术面临的难题：从用户访问的大规模记录中发现用户兴趣以及将兴趣相同或相近的用户归为一类,在L2型支持向量机的基础......
文中使用一种新的SVM变种——核向量机来对大样本数据集进行训练建模，进而求解模式分类问题．CVM算法是将核函数转换为最小包围球问题......
在人脸识别过程中,首先利用独立成分分析得到独立的人脸基影像,所提取的特征就是人脸图像在基影像上的投影系数,通过选择合适的特......
给出了一种新的映射音乐到Rn空间的方法和基于串核的音乐风格分类法。首先利用统计方法分析大量音乐的旋律轮廓线得到合适的编码模......
支持向量机(SVM)作为一种有效的模式分类方法,当数据集规模较大时,学习时间长、泛化能力下降;而核向量机(CVM)分类算法的时间复杂......
提出了一种基于核向量机的人脸识别方法。首先介绍了人脸识别的整个过程,然后着重介绍核向量机的算法以及采用它进行人脸的分类识......
对训练样本规模为m的标准支持向量机（Support Vector Machine,SVM）进行训练,时间复杂度为O（m3）,空间复杂度为O（m2）。文章研究将其转换成......
提出利用独立成分分析提取人脸特征并用核向量机进行识别的方法。独立成分分析能更本质地描述图像特征,通过选择合适的特征个数达......
针对虹膜识别过程中的特征提取及识别问题,提出了用独立成分分析提取虹膜特征,用核向量机进行识别的方法。从采集到的人眼图像中定......
【摘要】文章对组合核学习和组合核核参数优化进行了研究，提出了基于K折交叉验证和遗传算法相结合的核函数参数优化方法，对MKL-RVM进......
为改善网络安全防护水平,提出一种基于偏最小二乘(PLS)法和核向量机(CVM)的组合式异常入侵检测方法.首先,采用PLS算法提取网络数据......
