计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2008年
16期
46-48
,共3页
核最小均方误差(KMSE)%再生核%改进的核最小均方差%鉴别向量
覈最小均方誤差(KMSE)%再生覈%改進的覈最小均方差%鑒彆嚮量
핵최소균방오차(KMSE)%재생핵%개진적핵최소균방차%감별향량
在再生核理论基础之上,可认为KMSE模型对应的特征空间的鉴别向量可以表示为部分训练样本的线性组合.可据此对一般的KMSE方法(GKMSE)通过某些手段加以改进.文章的准则被首次提出并应用于KMSE的改造,据此提出的改进的KMSE方法在很大程度上提高了KMSE模型的分类效率,同时实验结果也证明了该算法具有比较好的分类效果.
在再生覈理論基礎之上,可認為KMSE模型對應的特徵空間的鑒彆嚮量可以錶示為部分訓練樣本的線性組閤.可據此對一般的KMSE方法(GKMSE)通過某些手段加以改進.文章的準則被首次提齣併應用于KMSE的改造,據此提齣的改進的KMSE方法在很大程度上提高瞭KMSE模型的分類效率,同時實驗結果也證明瞭該算法具有比較好的分類效果.
재재생핵이론기출지상,가인위KMSE모형대응적특정공간적감별향량가이표시위부분훈련양본적선성조합.가거차대일반적KMSE방법(GKMSE)통과모사수단가이개진.문장적준칙피수차제출병응용우KMSE적개조,거차제출적개진적KMSE방법재흔대정도상제고료KMSE모형적분류효솔,동시실험결과야증명료해산법구유비교호적분류효과.
