期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于向量集约简的精简支持向量机 被引量：16
1
作者 曾志强 高济 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期2719-2727,共9页
目前的支持向量集约简法在寻找约简向量的过程中需要求解一个无约束的多参数优化问题,这样,像其他非线性优化问题一样,求解过程需要面对数值不稳定或局部最小值问题.为此,提出了一种基于核聚类的SVM(support vector machine)简化方法.... 目前的支持向量集约简法在寻找约简向量的过程中需要求解一个无约束的多参数优化问题,这样,像其他非线性优化问题一样,求解过程需要面对数值不稳定或局部最小值问题.为此,提出了一种基于核聚类的SVM(support vector machine)简化方法.此方法首先在特征空间中对支持向量进行聚类,然后寻找特征空间中的聚类中心在输入空间中的原像以形成约简向量集.该方法概念简单,在简化过程中只需求解线性代数问题,从而解决了现存方法存在的瓶颈问题.实验结果表明,该简化法能够在基本保持SVM泛化性能的情况下极大地约简支持向量,从而提高SVM的分类速度. 展开更多
关键词 支持向量机 约简向量集 核聚类 原像 最佳权值
下载PDF
基于MATLAB下的SER算法与LMS算法的比较
2
作者 赵睿杰 张清泉 《山西师范大学学报（自然科学版）》 2015年第1期58-61,共4页
本文主要研究了自适应算法中的两种算法,序贯回归(SER)算法和最小均方(LMS)算法,并且利用Matlab软件对这两种算法进行了计算机仿真.结果表明,相对于LMS算法而言,SER算法自适应权值迭代通常不是按照最速下降的路径,而是在直接指向最佳权... 本文主要研究了自适应算法中的两种算法,序贯回归(SER)算法和最小均方(LMS)算法,并且利用Matlab软件对这两种算法进行了计算机仿真.结果表明,相对于LMS算法而言,SER算法自适应权值迭代通常不是按照最速下降的路径,而是在直接指向最佳权值点的方向上进行.而且,当特征值相差较大时,自适应收敛的速率将不会因特征值的影响而变慢. 展开更多
关键词 SER算法 LMS算法 最佳权值点 收敛
下载PDF
基于自相关系数的合成权值估计算法 被引量：1
3
作者 罗柏文 万明康 于宏毅 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期1401-1407,共7页
提出了一种适用于相关噪声条件下信号合成中最佳合成权值估计的通用算法。该算法仅需估计一组信号的自相关函数和互相关函数,通过求解一个简单的一元二次方程,就可获得最佳合成权值的估计。由于回避了估计最佳合成权值表达式中的中间变... 提出了一种适用于相关噪声条件下信号合成中最佳合成权值估计的通用算法。该算法仅需估计一组信号的自相关函数和互相关函数,通过求解一个简单的一元二次方程,就可获得最佳合成权值的估计。由于回避了估计最佳合成权值表达式中的中间变量,计算更为简单。分别对不同噪声条件下的QPSK、8PSK和64QAM调制信号进行了大量计算机仿真,结果表明该算法均能够准确估计出最佳合成权值,同时还具有鲁棒性强、通用性好的特点。 展开更多
关键词 通信技术 最佳合成权值估计 信噪比 相关函数 自相关系数
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部