非平坦函数概率密度估计

• 作者: 付光远 汪洪桥 王仕成 蔡艳宁
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 概率密度估计 支持向量机(SVM) 多核学习 非平坦函数
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 理论与算法
• 页码范围: 589-599
• 页数: 11页
• 分类号: TP301
• 字数: 6286字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1505046

摘要

针对非平坦函数的概率密度估计问题，通过改进支持向量机（support vector machine，SVM）概率密度估计模型约束条件的形式，并引入多尺度核方法，构建了一种单松弛因子多尺度核支持向量机概率密度估计模型。该模型采用合并的单个松弛因子来控制支持向量机的学习误差，减小了模型的计算复杂度；同时引入了多尺度核方法，使得模型既能适应函数剧烈变化的区域，也能适应平缓变化的区域。基于几种典型非平坦函数进行概率密度估计实验，结果证明，单松弛因子概率密度估计模型比常规支持向量机概率密度估计模型具有更快的学习速度；且相比于单核方法，多尺度核支持向量机概率密度估计模型具有更优的估计精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王仕成	第二炮兵工程大学控制工程系	159	1180	15.0	23.0
2	蔡艳宁	第二炮兵工程大学理学院	15	74	5.0	8.0
3	汪洪桥	第二炮兵工程大学信息工程系	7	44	4.0	6.0
4	付光远	第二炮兵工程大学信息工程系	15	119	6.0	10.0