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摘要:
针对时变信号模式分类问题,建立一种过程支持向量机模型.该模型的输入为时变函数,通过核函数变换将动态模式映射到高维特征空间,经过学习训练集中函数样本类别特性,自适应提取动态模式的过程特征,直接分类辨识时变信号.证明过程支持向量机与单隐层前馈过程神经元网络的二分类能力等价;将复杂的动态模式集合非线性地映射到高维特征空间,提高动态模式的可分性;传统支持向量机是过程支持向量机的一种特例等理论性质.
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文献信息
篇名 一种过程支持向量机模型及其若干理论性质
来源期刊 大庆石油学院学报 学科 工学
关键词 过程支持向量机 过程神经元模型 核函数 时变函数 支持向量机 模式分类
年,卷(期) 2011,(6) 所属期刊栏目 计算机与自动化工程
研究方向 页码范围 73-75
页数 分类号 TP183
字数 2754字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-4107.2011.06.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 许少华 东北石油大学计算机与信息技术学院 52 329 11.0 15.0
2 王兵 东北石油大学计算机与信息技术学院 12 35 3.0 5.0
3 庞跃武 东北石油大学计算机与信息技术学院 4 12 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
过程支持向量机
过程神经元模型
核函数
时变函数
支持向量机
模式分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
东北石油大学学报
双月刊
2095-4107
23-1582/TE
大16开
黑龙江省大庆市高新技术开发区发展路199号东北石油大学学报编辑部
14-90
1977
chi
出版文献量(篇)
3238
总下载数(次)
4
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导