一种过程支持向量机及其在动态模式分类中的应用
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大庆石油学院计算机与信息技术学院 163318

作者简介:

许少华

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TP183

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    摘要:

    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SMO 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.

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引用本文

许少华;何新贵;周继;王兵.一种过程支持向量机及其在动态模式分类中的应用[J].控制与决策,2009,24(2):309-312

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  • 收稿日期:2007-11-28
  • 最后修改日期:2008-05-27
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  • 在线发布日期: 2009-02-20
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