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搜索结果: 1-11 共查到计算机科学技术 T-Kernel相关记录11条 . 查询时间(0.093 秒)
为了提高变压器故障诊断的准确率和抗干扰能力,提出一种基于核特征量的BP神经网络故障诊断模型。通过核主成分分析将故障样本从低维的特征空间非线性地映射到高维的核空间,提高了样本的可分性,然后以核特征量作为BP神经网络的输入特征量,建立变压器故障诊断模型。实验对比了结构相似、输入量不同的BP神经网络,结果表明采用核特征量的诊断模型具有更好的诊断效果和抗干扰能力。
In this paper, we propose a group-sensitive multiple kernel learning (GS-MKL) method to accommodate the intra-class diversity and the inter-class correlation for object categorization. By introducing...
Kernel Grower 是一种有效的核聚类方法, 它具有计算精度高的优点. 然而, Kernel Grower在应用中的一个关键问题是对于大规模数据运算速度缓慢, 这在很大程度上制约了该方法的应用. 本文提出了一种大规模数据的快速核聚类方法, 该方法通过近似最小包含球快速算法, 显著地提高了的Kernel Grower计算速度, 并且该方法的计算复杂度仅与样本个数成线性关系. 在人工数据集和...
提出通过String Kernel方法把负实例语法数据库中的负实例转化成核矩阵,再用Kernel Principal Component Analysis(KPCA)对转换的核矩阵进行特征提取,进而可将原始负实例数据库按照这些特征分成多个容量较小的特征表。通过构造负实例特征索引表设计了一个分类器,待检查的句子通过此分类器被分配到某个负实例特征表里进行匹配搜索,而此特征表的特征属性数和记录数要远远小...
Recently, multiple kernel learning (MKL) methods have shown promising performance in image classification. As a sort of supervised learning, training MKL-based classifiers relies on selecting and anno...
T-Kernel由于其实时性及开源性,在全球微处理器操作系统市场中已占据了一半以上的份额。该文分析了T-Kernel的任务状态及任务调度机制,给出了其调度时机及调度算法,并从嵌入式实时操作系统的实时性出发,分析了该调度机制的主要优点。
In this paper, we present a novel multiple kernel method to learn the optimal classification function for visual concept. Although many carefully designed kernels have been proposed in the literature ...
提出了一种新的基于支持向量的核化判别分析方法(SV-KFD).首先深入地分析了支持向量机(SVM)以及核化费舍尔判别分析(Kernel Fisher)方法的相互关系.基于作者证明的SVM本身所固有的零空间性质:SVM分类面的法向量在基于支持向量的类内散度矩阵条件下,具有零空间特性,提出了利用SVM的法向量定义核化的决策边界特征矩阵(Kernelized Decision Boundary Feat...
Kernel Fisher Discriminant Analysis (KFDA) has achieved great success in pattern recognition recently.However, the training process of KFDA is too time consuming (even intractable) for a large trainin...
Kernel based methods have been of wide concern in the ¯eld of machine learning. This paper proposes a novel Gabor-Kernel Fisher analysis method (G-EKFM) for face recognition, which applies Enhanc...
Case retrieval in case-based reasoning relies heavily on the design of a good similarity function. This paper provides an approach to utilizing the correlative information among features to compute th...

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