Title一种过程支持向量机及其在动态模式分类中的应用
Other TitlesProcess support vector machine and its applications in dynamic pattern classification
Authors许少华
何新贵
周继
王兵
Affiliation大庆石油学院,计算机与信息技术学院,黑龙江,大庆,163318
北京大学信息科学技术学院,北京,100871
北京大学信息科学技术学院,北京,100871
大庆石油学院,计算机与信息技术学院,黑龙江,大庆,163318
Keywords过程支持向量机 时变信号 模式分类 正交函数基展开 求解算法
Issue Date2009
Publisher控制与决策
Citation控制与决策.2009,24,(2),309-312.
Abstract针对一般SVM在机制上难以直接对动态模式进行分类的问题,提出了一种基于函数正交基展开的过程支持向量机.该模型的输入为时变函数,输出为模式类别.在输入函数空间中选择一组适当的正交函数基,将输入函数在该组函数基下进行有限项展开,把展开式系数作为核函数的输入.由于时变函数在基函数映射下与展开式系数一一对应,从而可利用SVM的变换机制实现动态模式分类.给出了基于SMO的求解算法,实验结果验证了模型和算法的有效性.
URIhttp://hdl.handle.net/20.500.11897/224665
ISSN1001-0920
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