核学习相关论文
本文研究内容包括系统逼近，分析金融时间序列的非线性特征并进行预测。为了提高系统逼近性能，重点研究核学习机器算法，提出了改进......
该文主要研究基于核函数的机器学习方法(以下简称核学习方法)的理论、算法和应用.针对目前核学习方法中存在的一些问题:如何提高现......
当前的人脸识别技术主要是基于二维人脸灰度图像的,虽然其简单、快捷并且有效,但是一旦被识别者所处的环境受到光线变化的影响,或......
动态纹理通常通过线性动态系统建模。这种方法灵活,内存损耗小,可编辑。然而,由于这种过于简单的噪声驱动线性动态系统模型并不总......
分类与回归技术已经被广泛应用于人脸识别,卫星图像识别,信息安全等等多个领域。而集成学习能够有效地提升单个模型的分类与回归效......
单分类(One-Class Classification)算法旨在建立针对目标数据的分类模型,学习目标数据的特征并得到识别模型,用来检测异常样本。它......
稀疏优化算法目的是求解优化问题的稀疏解。在数据日趋高维化的时代,稀疏性可以帮助人们更好地提炼出最有意义的特征信息,同时削弱......
行人再识别是一种在监控视频中自动搜索行人的重要技术,该技术包含特征表示和度量学习2部分.有效的特征表示应对光线和视角变化具......
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随着社会经济不断发展、科学技术日新月异,人脸识别的研究在国防、安保、互联网以及生活的多方面都有着非常重要的意义,人类迫切需......
以学习理论解决数据分析问题,是近期统计学研究的趋势之一。问题规模与复杂性日增的现实,需要更具效率的学习方法。本篇博士学位论......
为了克服核学习中核函数及参数选择问题并提升算法性能,文中提出一种基于数据依赖核函数的核优化算法,用最大间隔准则建立最优目标......
针对流形学习算法——局部保持映射存在的参数选择及不能进行非线性特征提取的问题,提出一种基于核的监督流形学习算法.该算法作为......
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