太赫兹时域光谱技术是一门新兴光谱检测技术,广泛应用于安检及反恐、生物医学和食品质量检测等方面。太赫兹谱的分类识别技术是太赫兹光谱检测技术的一个重要环节。由于受到噪声的影响,太赫兹谱可能在高维空间中成复
属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,目前已有许多属性约简算法。但这些算法中主要针对一致决策表,当决策表是不相容的情况下,常用的计算全部属性约简的差别矩阵算法会产生错误的结果。为了解决这个问题,引入
提出了一种基于小波变换和多类支持向量机的图像分类新方法,该方法利用小波变换进行图像特征提取,利用多类支持向量机进行图像分类,并与基于图像底层特征的图像分类方法进行了实验比较。实验结果表明该方法具有较好
针对图像纹理分类问题,提出了一种将二元树复小波变换与支持向量机相结合的分类方法,通过二元树复小波变换对纹理图像进行四层分解,提取各子频带小波系数模的均值和标准方差组成特征向量,利用支持向量机作为分类器
支持向量机若干优化算法的比较研究,马义德,邱秀清,支持向量机(SVM)是统计学习理论(SLT)的一种成功实现,它建立在SLT的VC维理论和结构风险最小化原理基础之上,根据有限样本信息在模型复
单类支持向量机是一种用途广泛的分类器,它能够应用于负类样本难以收集的领域中,如入侵检测、故障检测与诊断和遥感数据分类等领域。因此无论在理论研究还是实际应用方面,单类支持向量机受到越来越多的关注。回顾单
基于ROC曲线分析的AUC方法最初用于评估二类分类,不能直接解决多类别的评估,如何有效地将其推广到多类别评估中是研究的热点问题。首先介绍一种基于一对多方法的多类别AUC评估方法F-AUC,在此基础上根
基于进程行为的异常检测技术具有较好的检测效果 ,有望成为异常检测实用化的突破口。从看待正常的角度以及建模方法两方面对该领域研究进展进行总结 ,对主要方法的误差特性和检测复杂性进行分析 ,对后续研究工作
基于支持向量机核函数的条件,将SobolevHilbert空间的再生核函数和多项式核函数进行有效的线性组合,给出一种新的支持向量机的组合核函数,提出一种基于再生核的组合核函数支持向量机的模式分析方法,
以ETM 影像数据为例,采用基于支持向量机的方法对黄河中上游区域湿地信息进行提取,并将该方法与传统的最大似然分类提取方法以及面向对象的提取方法进行对比分析。结果表明:基于支持向量机方法的提取精度高达9