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一种过程支持向量机及其在动态模式分类中的应用 被引量：6
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作者 许少华 何新贵 +1 位作者 周继 王兵 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期309-312,共4页
针对一般SVM在机制上难以直接对动态模式进行分类的问题,提出了一种基于函数正交基展开的过程支持向量机.该模型的输入为时变函数,输出为模式类别.在输入函数空间中选择一组适当的正交函数基,将输入函数在该组函数基下进行有限项展开,... 针对一般SVM在机制上难以直接对动态模式进行分类的问题,提出了一种基于函数正交基展开的过程支持向量机.该模型的输入为时变函数,输出为模式类别.在输入函数空间中选择一组适当的正交函数基,将输入函数在该组函数基下进行有限项展开,把展开式系数作为核函数的输入.由于时变函数在基函数映射下与展开式系数一一对应,从而可利用SVM的变换机制实现动态模式分类.给出了基于SMO的求解算法,实验结果验证了模型和算法的有效性. 展开更多
关键词 过程支持向量机 时变信号 模式分类 正交函数基展开 求解算法
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