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基于RBF核函数的支持向量机参数选择
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
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-05-26
文件大小:212kb
提供者:
yangsara
基于RBF核函数的支持向量机参数选择
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.
所属分类:
制造
发布日期:2011-04-08
文件大小:212kb
提供者:
bxiaojing
基于混合核函数的自组织神经网络遥感图像分类
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
所属分类:
专业指导
发布日期:2011-09-29
文件大小:404kb
提供者:
jason19821201
基于核的模糊C均值(KFCM)
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
所属分类:
专业指导
发布日期:2012-06-01
文件大小:5kb
提供者:
aimatfuture
LSSVM自编代码
自编LSSVM代码,Matlab用。核函数为rbf核和poly核。
所属分类:
其它
发布日期:2013-02-01
文件大小:26kb
提供者:
c353978367
RBF-PID整定
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。
所属分类:
其它
发布日期:2014-03-06
文件大小:3kb
提供者:
u013943712
SMO算法代码
#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
所属分类:
C
发布日期:2015-01-19
文件大小:64kb
提供者:
chen448293144
稀疏贝叶斯模型相关向量机
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
所属分类:
C
发布日期:2015-08-27
文件大小:17kb
提供者:
lhyzguolei
RBF matlab代码
RBF matlab代码,核函数为立方体核函数,可实现基于实例的回归
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-03-30
文件大小:1kb
提供者:
qq_36826168
svr代码和RBF核函数
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
所属分类:
专业指导
发布日期:2018-04-04
文件大小:2kb
提供者:
xiaoyu_aa
伪线性问题-SVMnixitongnihe1.m
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。
所属分类:
其它
发布日期:2019-08-13
文件大小:2kb
提供者:
weixin_39840588
伪线性问题-lisanniSVM1.m
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。
所属分类:
其它
发布日期:2019-08-13
文件大小:2kb
提供者:
weixin_39840650
支持向量机使用径向基核函数实现函数拟合
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
所属分类:
机器学习
发布日期:2019-07-08
文件大小:830byte
提供者:
yannie6215
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
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
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-15
文件大小:474kb
提供者:
weixin_38624914
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
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
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-24
文件大小:656kb
提供者:
weixin_38523251
基于粒子群优化支持向量机的LIBS钢液Mn元素定量分析
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
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-12
文件大小:2mb
提供者:
weixin_38725531
基于支持向量回归的定向能量沉积熔道尺寸预测
定向能量沉积过程的智能化建模有助于解决沉积制造精度低的问题。以沉积工艺参数(激光功率、送粉速率、扫描速率、喷嘴高度)为输入、熔道宽度和高度为输出设计实验,建立基于高斯径向(RBF)核函数的支持向量回归(SVR)模型,采用该模型对熔道尺寸进行预测,并采用改进的粒子群优化(PSO)算法对RBF-SVR的超参数进行自动全局寻优。结果表明:RBF-SVR预测熔道宽度和高度的平均相对误差分别为4.58%和5.33%,小于反向传播(BP)神经网络预测的平均相对误差(6.72%和7.96%);所建模型适用于定
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-03
文件大小:6mb
提供者:
weixin_38715097
基于单核和组合核函数在垃圾邮件过滤中的比较应用
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。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-29
文件大小:493kb
提供者:
weixin_38660731
一种基于最小二乘支持向量机的预测控制算法
针对工业过程中普遍存在的非线性被控对象, 提出一种基于最小二乘支持向量机建模的预测控制算法. 首 先, 用具有RBF 核函数的L S2SVM 离线建立被控对象的非线性模型; 然后, 在系统运行过程中, 将离线模型在每一 个采样周期关于当前采样点进行线性化, 并用广义预测算法实现对被控系统的预测控制. 仿真结果表明了该算法的 有效性和优越性.
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-15
文件大小:271kb
提供者:
weixin_38623009
基于在线减法聚类的RBF神经网络结构设计
以设计最小径向基函数(RBF) 神经网络结构为着眼点, 提出一种在线RBF 网络结构设计算法. 该算法将在 线减法聚类能实时跟踪工况的特性与RBF 网络参数学习过程相结合, 使得网络既能在线适应实时对象的变化又能 维持紧凑的结构, 有效地解决了RBF 神经网络结构自组织问题. 该算法只调整欧氏距离距实时工况最近的核函数, 大大提高了网络的学习速度. 通过对典型非线性函数逼近和混沌时间序列预测的仿真, 表明所提出的算法具有良好 的动态特性响应能力和逼近能力.
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-14
文件大小:235kb
提供者:
weixin_38602098
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