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基于优化核参数支持向量机的意识任务分类

生物物理学报 2003年第3期19卷 322-326页

作者：薛建中闫相国郑崇勋王浩军西安交通大学生物医学工程研究所西安710049

根据支持向量机的基本原理,给出一种推广误差上界估计判据,并利用该判据进行最优核参数的自动选取。对三种不同意识任务的脑电信号进行多变量自回归模型参数估计,作为意识任务的特征向量,利用支持向量机进行训练和分类测试。分类结果表... 详细信息

根据支持向量机的基本原理,给出一种推广误差上界估计判据,并利用该判据进行最优核参数的自动选取。对三种不同意识任务的脑电信号进行多变量自回归模型参数估计,作为意识任务的特征向量,利用支持向量机进行训练和分类测试。分类结果表明,优化核参数的支持向量机分类器取得了最佳的分类效果,分类正确率明显高于径向基函数神经网络。

关键词：核参数支持向量机意识任务结构风险脑电神经网络

基于类间距判据的高斯过程分类模型核参数选择方法研究

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微电子学与计算机 2012年第8期29卷 6-8,14页

作者：周亚同贾朋朋刘龙河北工业大学信息工程学院天津300401 西安理工大学自动化学院陕西西安710048

文中提出了一种基于类间距判据的高斯过程分类(GPC)模型核参数选择方法.将核参数作为自变量,类间距作为因变量,获得类间距随核参数变化的目标函数,然后采用共轭梯度法求取目标函数极值,最终获得核参数的最优值.实验表明,用DBTC作为判据... 详细信息

文中提出了一种基于类间距判据的高斯过程分类(GPC)模型核参数选择方法.将核参数作为自变量,类间距作为因变量,获得类间距随核参数变化的目标函数,然后采用共轭梯度法求取目标函数极值,最终获得核参数的最优值.实验表明,用DBTC作为判据进行核参数选择,分类正确率与原有参数选择方法基本相当,但GPC模型在进行参数选择时的耗时大幅减少,因而模型训练速度得到大幅提升.

关键词：类间距判据高斯过程分类模型核参数共轭梯度法

优化核参数的SVM在电能质量扰动分类中的应用

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哈尔滨理工大学学报 2011年第3期16卷 50-54页

作者：张新闻周春燕李学生北方民族大学电气信息工程学院宁夏银川750021

针对短时电能质量变化和暂态扰动现象的不同特点,建立常见电能质量扰动的数学模型.运用小波变换对暂态电能质量扰动现象的内在特征进行提取,将扰动电压变化率绝对值、扰动能量变化量作为暂态电能质量扰动的特征向量.根据支持向量机的基... 详细信息

针对短时电能质量变化和暂态扰动现象的不同特点,建立常见电能质量扰动的数学模型.运用小波变换对暂态电能质量扰动现象的内在特征进行提取,将扰动电压变化率绝对值、扰动能量变化量作为暂态电能质量扰动的特征向量.根据支持向量机的基本原理,给出一种推广误差上界估计判据,利用此判据进行最优核参数的自动选取,利用支持向量机进行训练和测试.结果表明,优化核参数的支持向量机分类器准确率高,实时性好.

关键词：支持向量机电能质量扰动小波变换核参数

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一种基于数据独立性的SVC核参数选择方法

广西师范大学学报（自然科学版） 2007年第4期25卷 59-62页

作者：马亮王文剑山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理省部共建教育部重点实验室山西太原030006

提出一种选择支持向量分类(Support Vector Classification,SVC)最优核参数的算法,称为MI(Maximum Isolation)算法,通过定义样本间的独立性,可以获得最优核参数和相应的最优学习模型。该算法可以在支持向量机训练之前得到最优的核参数,... 详细信息

提出一种选择支持向量分类(Support Vector Classification,SVC)最优核参数的算法,称为MI(Maximum Isolation)算法,通过定义样本间的独立性,可以获得最优核参数和相应的最优学习模型。该算法可以在支持向量机训练之前得到最优的核参数,计算代价较小,实验证明所提出的算法简单有效。

关键词：支持向量机核参数 MI算法数据独立性

基于BA优化核参数的非线性Volterra滤波方法研究

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仪表技术与传感器 2019年第6期 77-81页

作者：赵玮王强何晓晖袁媛陆军工程大学国防工程学院江苏南京210007 陆军工程大学野战工程学院江苏南京210007

针对传统的滤波方法对混合噪声滤除性能不足的问题,提出一种针对混合噪声的基于Volterra 级数的非线性滤波方法,采用蝙蝠算法对Volterra滤波器的核参数进行优化。仿真实验结果表明,经蝙蝠算法优化核参数的非线性Volterra滤波器能够较传... 详细信息

针对传统的滤波方法对混合噪声滤除性能不足的问题,提出一种针对混合噪声的基于Volterra 级数的非线性滤波方法,采用蝙蝠算法对Volterra滤波器的核参数进行优化。仿真实验结果表明,经蝙蝠算法优化核参数的非线性Volterra滤波器能够较传统滤波方法有效滤除混合噪声,信号失真现象不明显,同时其运算量小的特点较传统滤波方法具有更好的实时性。

关键词：信号降噪混合噪声 Volterra滤波核参数函数优化蝙蝠算法

基于小波变换和优化核参数支持向量机的电能质量扰动分类

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科学技术与工程 2010年第34期10卷 8439-8444页

作者：张新闻周春燕李学生北方民族大学电气信息工程学院银川750021

针对短时电能质量变化和暂态扰动现象的不同特点,建立常见电能质量扰动的数学模型。运用小波变换对暂态电能质量扰动现象的内在特征进行提取,将扰动电压变化率绝对值、扰动能量变化量作为暂态电能质量扰动的特征向量。根据支持向量机的... 详细信息

针对短时电能质量变化和暂态扰动现象的不同特点,建立常见电能质量扰动的数学模型。运用小波变换对暂态电能质量扰动现象的内在特征进行提取,将扰动电压变化率绝对值、扰动能量变化量作为暂态电能质量扰动的特征向量。根据支持向量机的基本原理,给出一种推广误差上界估计判据;利用此判据进行最优核参数的自动选取,利用支持向量机进行训练和测试。结果表明,优化核参数的支持向量机分类器准确率高,实时性好。

关键词：支持向量机电能质量扰动小波变换核参数