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  1. 基于RBF核函数的支持向量机参数选择

  2. 描述了基于RBF核函数的支持向量机参数选择问题，供大家确定支持向量机参数时参考

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-05-26
    • 文件大小：217088
    • 提供者：yangsara

  1. 径向基函数RBF网络的研究及实现

  2. 概述人工神经元网络的分类, 详细分析了RBF网络的结构特点, 给出了最近邻聚类学习算法的具体过程, 并利用 MATLAB编程语言将此算法编制成标准函数ZJWNNC。该算法是一种在线自适应聚类学习算法, 不需要事先确定隐含层单元的个数。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-18
    • 文件大小：93184
    • 提供者：xiaoyaoyou111

  1. 基于RBF核函数的支持向量机参数选择

  2. 由于SVM 在各个领域中得到越来越广泛的应用，而决定SVM 性能的因素是核函数的选取． 其中，RBF核函数是应用最广泛的核函数，且有两个参数：惩罚因子c和核参数y．

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2011-04-08
    • 文件大小：217088
    • 提供者：bxiaojing

  1. 基于混合核函数的自组织神经网络遥感图像分类

  2. 自组织神经网络SOM作为一种无监督学习的竞争式网络，已经得到了广泛的应用，它通过对输入信号的竞争学习， 将样本划为不同的类别，但其分类效果常很难令人满意。提出了一种基于混合核函数的SOM神经网络改进方法，并和传统 的SOM网络进行了对比，Iris数据和Wine数据的分类实验表明，该方法可以明显改进SOM网络的分类效果。然后对某地 Landsat卫星遥感图像数据进行分类实验，实验结果表明，与传统的SOM网络、基于多项式核的SOM网络以及基于RBF核的 SOM网络相比较，基于混合核函数的SOM神经

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-09-29
    • 文件大小：413696
    • 提供者：jason19821201

  1. 基于核的模糊C均值(KFCM)

  2. 这是一个用到核方法的模糊C均值 用到的核实通用的Gauss RBF核， 所以函数名字叫做generteKFCM

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-06-01
    • 文件大小：5120
    • 提供者：aimatfuture

  1. RBF-PID整定

  2. 用RBF核函数整定PID控制。M=1时为RBF正定的PID控制，M=2时为未加整定的PID控制。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-03-06
    • 文件大小：3072
    • 提供者：u013943712

  1. SMO算法代码

  2. #include #include #include #include #include using namespace std; const int N = 351; //样本数总数 const int train_num = 200; //训练数据数目 const int d = 34; //维数 const double C = 1.0; //惩罚参数 const double tolerance = 0.001; //在KKT条件中容忍范围 const double eps

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2015-01-19
    • 文件大小：65536
    • 提供者：chen448293144

  1. 稀疏贝叶斯模型相关向量机

  2. 相关向量机的MATLAB代码，经过验证是正确的，很实用 推荐相关向量机（Relevance vector machine,简称RVM）是Tipping在2001年在贝叶斯框架的基础上提出的，它有着与支持向量机（Support vector machine,简称SVM）一样的函数形式，与SVM一样基于核函数映射将低维空间非线性问题转化为高维空间的线性问题。 RVM原理步骤 RVM通过最大化后验概率（MAP）求解相关向量的权重。对于给定的训练样本集{tn,xn}，类似于SVM , RVM 的模型输

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2015-08-27
    • 文件大小：17408
    • 提供者：lhyzguolei

  1. RBF matlab代码

  2. RBF matlab代码，核函数为立方体核函数，可实现基于实例的回归

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-30
    • 文件大小：1024
    • 提供者：qq_36826168

  1. svr代码和RBF核函数

  2. svr代码和RBF核函数，可以对初学者进行指导，有一定的使用价值

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-04-04
    • 文件大小：2048
    • 提供者：xiaoyu_aa

  1. 伪线性问题-SVMnixitongnihe1.m

  2. 伪线性问题-SVMnixitongnihe1.m    我用LSSVM拟合出了一个非线性离散方程的原系统，得到的是f=α1*k b1的显示表达式，其中α1是200x1的矩阵，k为RBF核函数，b1是常数。再用LSSVM拟合出了这个系统的逆系统。得到的是g=α2*k b2的显示表达式。现在怎样把两个表达式联系在一起，够成一个伪线性系统。哪位大神求解答下。用simulink直接搭起来好像不行。附程序，共同学习。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_39840588

  1. 伪线性问题-lisanniSVM1.m

  2. 伪线性问题-lisanniSVM1.m    我用LSSVM拟合出了一个非线性离散方程的原系统，得到的是f=α1*k b1的显示表达式，其中α1是200x1的矩阵，k为RBF核函数，b1是常数。再用LSSVM拟合出了这个系统的逆系统。得到的是g=α2*k b2的显示表达式。现在怎样把两个表达式联系在一起，够成一个伪线性系统。哪位大神求解答下。用simulink直接搭起来好像不行。附程序，共同学习。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_39840650

  1. 基于SVM的GPS高程拟合模型研究

  2. 文中介绍了SVM的基本原理和拟合模型,研究了选取不同的核函数、不同的误差惩罚参数C、不同的核参数g、不同的学习样本数对GPS高程拟合精度的影响规律。研究结果表明,采用RBF核函数具有最好的拟合效果,过大和过小C、g值都不能取得好的拟合效果,学习训练时应尽可能多的提供学习样本的数量以提高拟合精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-26
    • 文件大小：238592
    • 提供者：weixin_38747566

  1. 支持向量机使用径向基核函数实现函数拟合

  2. 神经网络仿真作业，设计支持向量机实现一对数组的函数拟合P=-1：0.1：1T=[-0.96 -0.577 ..... .....]使用支持向量机相应的回归函数svr， svrplot ， svroutput进行函数拟合的仿真实验中采用rbf核函数，惩罚因子取100，控制回归精度的不敏感参数为0.02

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-08
    • 文件大小：830
    • 提供者：yannie6215

  1. 基于SVM不同核函数的多源遥感影像分类研究

  2. 选取同地区同时相的多光谱和高光谱影像,在实验样本和验证样本相同的情况下,采用SVM分类算法中4种不同的核函数,对2种影像进行分类实验.结果表明,对于多光谱影像,RBF核函数分类精度最高,Sigmoid最低;对于高光谱影像,Linear核函数分类精度最高,Sigmoid最低;对于同地区相同分辨率的遥感图像,在分类条件相同的情况下,多光谱影像的分类精度和高光谱的分类精度相近.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-29
    • 文件大小：631808
    • 提供者：weixin_38735101

  1. 通过基于多视图核规范的二维PCA特征提取和内核ELM进行高光谱图像监督分类

  2. 在本文中，我们提出了一种新颖的灵活框架，用于使用基于核规范的2D PCA提取的多视图光谱空间特征进行高光谱图像（HSI）分类。 我们首先使用基于岭回归的多假设（MH）预测方法从HSI生成3D空间特征数组。 然后，我们将基于核范数的2D PCA应用于前特征阵列的多视图切片（具有空间宽度和光谱维度或具有空间高度和光谱维度的图像），从而可以为重建误差切片，并进一步提取空间光谱特征。 最后，将3D空间光谱特征数组用于表示基于径向基函数（RBF）核的极限学习机（ELM）进行分类的HSI。 最后，采用多数表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：485376
    • 提供者：weixin_38624914

  1. 基于扩展的径向基函数核支持向量机的产品销售预测模型

  2. 针对产品销售时序具有多维度，非线性的特征，通过设计了一种扩展的RBF核函数，将其应用于支持向量机中，得到一种扩展的RBF核支持向量机(ERBF-SVM: Expanded Radial Basis Function - Support Vector Machine)；同时设计了一种改进的免疫优化算法对其参数进行寻优。 该方法被应用于汽车销售预测实例中，并与BP神经网络(BPNN)、采用一般RBF核的支持向量机(v-SVM: v-Support Vector Machine)及多尺度支持向量机（M

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：671744
    • 提供者：weixin_38523251

  1. 基于粒子群优化支持向量机的LIBS钢液Mn元素定量分析

  2. 为了更好地监测钢液成分，利用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术，建立了基于径向基函数(RBF)核函数的支持向量机模型，采用粒子群算法优化支持向量机的参数，通过计算元素特征谱线的积分强度和Fe 元素内标归一化来降低仪器和环境带来的干扰。将实验数据进行主成分降维后，对钢液中Mn 元素的浓度进行定量分析，得到均方根误差(MSE)为0.599%，相对标准偏差(RSD)为8.26%，相关系数为0.997。结果显示，粒子群优化支持向量机回归定量分析方法可以用于LIBS 钢液成分分析，其分析性能较传统的定标方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38725531

  1. 基于非线性径向基核函数支持向量机的堆肥产品近红外光谱分析研究

  2. 探讨了径向基核函数(RBF)支持向量机(RBF-SVR)建立定量分析模型时主要参数的优选方法及其在近红外光谱分析畜禽粪便堆肥产品含水率、挥发性固体含量和碳氮比中的应用,并与偏最小二乘回归法所建近红外定量分析模型的预测能力做了比较。供试样品为我国22省市不同种类的120个畜禽粪便堆肥产品样品,利用傅里叶变换型光谱仪获取样品在4000~10000 cm-1内的光谱数据信息。研究发现,逐步寻优循环优选支持向量机建模参数方法具有较好的可行性,其所建近红外定量分析模型均优于基于偏最小二乘法所建模型,所建

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38720997

  1. 基于单核和组合核函数在垃圾邮件过滤中的比较应用

  2. 大多数文本为高维且线性不可分。针对中文邮件，首先阐述了邮件预处理的相关方法，利用TF-TDF将邮件向量化。分析了多种常用核函数在SVM中应用于垃圾邮件过滤。阐述了全局核函数和局部核函数的特点，主要针对全局核函数-多项式（Poly）核函数和局部核函数-径向基核（RBF）函数在垃圾邮件分类的准确性做了比较，综合分析后组合两种核函数。实验证明，组合核函数在性能上优于单个核函数，具有较好的学习能力和泛化能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：504832
    • 提供者：weixin_38660731
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