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上传时间: 2021-03-01
详细说明：~回顾了一种多核学习( multiple kernel learning，MKL) 方法-lp范数约束的多核Fisher 判别分析( lp regularizedmultiple kernel Fisher discriminant analysis，MK-FDA) ，研究了固定范数和p 范数下MKL 的性能对比，并针对原始特征空间必然存在噪点的现象，对在特征空间去噪之后的MKL 方法的效果进行了探索。在VOC 2007 数据集上的实验结果表明，lp-MK-FDA 无论使用原始核函数或者去噪后核函数的性能都超越了固定范数约束下的对比方法; 特征空间的去噪处理能提高单核FDA 方法和lp-MK-FDA 方法的性能; 训练得到的核函数的权重与去噪空间中保留的特征数量存在一种正相关性。
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