导读:本文包含了核函数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:函数,向量,粒子,学习机,小二,极限,无人机。
核函数论文文献综述
王丹丹,袁赣南,卢春华,杜雪[1]（2019）在《基于核函数正则粒子滤波的SLAM算法在无人机导航定位中的应用研究》一文中研究指出传统EKF、UKF、粒子滤波算法在解决航空无人机导航定位非线性问题时存在误差大、定位估计精度低等问题,提出了一种核函数正则粒子滤波算法,选取近地面航行,观测x,y方向的位置,并对SLAM非线性模型进行估计.实验数据表明,采用核函数正则粒子滤波算法由于保持了采样粒子的多样性与代表性,保证了在给定模型参数初值下,模型对载体速度和位置信息的跟踪估计能力,其精度比扩展卡尔曼算法的滤波精度高很多;另外,新算法对姿态角估计误差均收敛于0°～1°范围,之后趋近于0°.对于传统滤波算法对载体的航向角误差估计,在整个仿真时间内,其误差值均大于核函数正则算法的误差估计.新算法较传统粒子滤波算法,其滤波精度较高,且算法稳定性与收敛性更强.(本文来源于《昆明理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
邱东,李佳禧,杨宏韬,刘克平[2]（2019）在《基于信息测度和核函数极限学习机的图像边缘检测》一文中研究指出图像的边缘检测技术是机器视觉中图像识别、图像分割与处理以及模板匹配的基础。针对传统边缘检测算子的检测精度有限,对噪声的敏感度较高的问题,提出一种基于信息测度和核函数极限学习机(KELM)的图像边缘检测方法。该方法构造一个描述边缘点信息测度的特征矢量,将特征矢量样本数据集对核函数极限学习机(KELM)进行分类训练,实现边缘检测。同时采用度量F评价模型对不同边缘检测方法的性能进行评价。实验结果表明,ISKELM图像边缘检测的效果优于Canny算子、Sobel算子以及ELM图像边缘检测,提取的图像边缘更加清晰,对于噪声的抑制能力更强,虚假边缘大大减少。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年10期）
李佳烨,张乐园,雷聪[3]（2019）在《基于核函数的低秩非线性属性选择算法》一文中研究指出高维的数据之间除了有线性关系之外,还有非线性的关系,为此提出一种基于核函数的低秩非线性属性选择算法。通过核函数把数据的每个属性都映射到高维空间,在高维空间中表示出属性之间的非线性关系;通过低秩约束排除噪声的干扰,利用高维空间中数据属性对应的稀疏正则化因子进行属性选择。核函数映射可以找出数据属性之间的非线性关系,低秩约束相当于对高维数据的全局结构进行子空间学习。该算法是一种嵌入了低秩结构的非线性属性选择算法。实验结果表明,该算法比其它的属性选择算法具有更好的效果。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年09期）
张国锋,吴国文[4]（2019）在《基于核函数的改进k-means文本聚类》一文中研究指出通过对传统k-means算法优缺点的研究分析,提出一种改进的k-means聚类算法。随机初始化k/2个簇心,划分最大的簇并删除空簇,在更新簇心的同时判断簇心位置的合理性;及时对簇心做出修改,使得最后聚类出的k个簇中不会出现空簇;使用高斯核函数作为测量向量之间距离的方法,提高聚类的准确性。基于此改进的k-means算法,使用在不同网站上采集的文章作为数据源,并利用TF-IDF以及Word2Vec技术对文本进行向量化处理,进而完成对文本的聚类任务。与传统的k-means文本聚类相比,不仅提高了聚类的准确性,而且改善了传统k-means算法结果可能会出现空簇的缺陷。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年09期）
李丽敏,程少康,温宗周,萧明伟,徐根祺[5]（2019）在《基于改进KPCA与混合核函数LSSVR的泥石流预测》一文中研究指出针对引发泥石流灾害的多重影响因素而导致的预测维数灾难,以及最小二乘支持向量回归(least squares support vector regression, LSSVR)模型中选取单核函数而导致的模型训练性能部分缺陷的问题,提出了一种基于改进的核主成分分析(kernel principal component analysis, KPCA)与混合核函数LSSVR的泥石流灾害预测方法.首先,将影响泥石流发生的7种初始因子赋予权重,利用加权KPCA法筛选出3个主成分影响因子作为模型输入;然后,将局部核函数与全局核函数相结合,运用到LSSVR模型上,进行泥石流发生概率预测,以平衡样本学习能力与泛化能力,并使用果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm, FOA)更新模型的最优参数;最后,以磨子沟监测数据进行仿真验证.结果表明,该方法能够有效地降低维数灾难并提升预测模型精确度,在误差允许范围内预测出泥石流发生概率值及对应的预警等级,为相关决策部门提供一定的借鉴经验.(本文来源于《信息与控制》期刊2019年05期）
唐兴芸,罗明燕[6]（2019）在《非参数核密度估计核函数的最优选择》一文中研究指出非参数核密度估计,核函数的选择并不唯一。在大样本情况下,通过理论证明了核函数在密度估计上具有渐近无偏性,相合性。借助软件R就常见的几种核函数通过实例说明,当带宽是最优选择时,核密度估计对核函数的选择并不敏感,采用不同核函数所得到的核密度估计差异不明显。(本文来源于《黔南民族师范学院学报》期刊2019年04期）
沈雨冰,胡桂廷,张正江,闫正兵[7]（2019）在《LSSVM RBF核函数的参数优化选择方法研究及其应用》一文中研究指出最小二乘支持向量机是预测回归领域的一个重要工具,研究并精确地选择模型参数,对多输入多输出的回归预测模型具有重大意义。决定LSSVM回归性能的有核函数的选择与核函数参数的设置,本文针对应用最广泛的RBF核函数,在输入与输出变量维度较高的模型情况下,能够较快挑选出回归函数误差较小的正则化系数与RBF核函数系数组合。为了同时选择两个最优参数,通过定义一种新的误差值指标挑选"阶梯突变区域",再运用改进遍历与自适应步长算法得到最优解。采用苯乙烯聚合反应的实验数据,选取若干组测量的输入数据以及实验得到的输出数据用于LSSVM的训练,最后将训练好的LSSVM回归模型用于预测中,结果显示本文的参数优化选择方法提高了预测的准确性与实时性。(本文来源于《第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）摘要集》期刊2019-07-31）
张婷慧,宇洁,叶张林,林怡[8]（2019）在《结合粒子群寻优的混合核函数极限学习机分类模型》一文中研究指出多光谱影像记录了地球上各类地物的电磁波,具有极大的信息量,对影像上相关信息的处理和提取是遥感信息应用的前提。多光谱影像的信息自动提取技术的准确性和提取速度是图像分析与理解领域永恒的研究主题。针对遥感影像信息提取的复杂性和极限学习机ELM的分类性能,在单隐层神经网络和极限学习机理论的基础上,提出了基于粒子群参数寻优的混合核函数极限学习机分类模型。与标准的ELM、支持向量机等分类模型进行比较验证,实验结果表明,混合核函数的极限学习机总体分类精度最高,达到了92.67%,有效提高了影像信息提取的精度和速度,很好地满足了图像信息自动提取对准确率和速度的双重要求。(本文来源于《测绘科学技术学报》期刊2019年01期）
张凯,孙中国,席光[9]（2019）在《移动粒子半隐式法核函数特征对压力求解稳定性的影响》一文中研究指出针对移动粒子半隐式法在求解特定问题时,压力求解可能会出现一定程度的波动,分析了移动粒子半隐式法中核函数曲线形状特征对压力求解稳定性的影响,构造了一种指数多项式型核函数。模拟了典型静压(静水压力问题)和动压(液体晃动问题)算例,并将模拟结果与理论解或实验值进行对比,研究结果表明:改进的核函数可有效抑制模拟过程中压力求解的振荡现象;核函数与对应粒子数密度比值曲线的形状特征可真实反映粒子间相互作用关系,在稳定性分析中起着至关重要的作用。当核函数是光滑单调递减非负函数且最大值为有限值、两粒子间距离与影响半径的比r/r_e在[0,1]区间时,曲线两端附近核函数数值变化平缓更有利于使粒子保持合理距离,压力求解更加稳定;在r/r_e为0.8的附近,核函数值过小时会影响系统的动力学性能。(本文来源于《西安交通大学学报》期刊2019年09期）
马田,吴陈,乔雯雯,王元甲,沙阳阳[10]（2019）在《核函数在不规则人脸识别中的应用》一文中研究指出核函数技术是机器学习领域应用广泛且非常有效的方法,采用核函数技术可以有效地解决在高维空间运算时遇到的维数灾难问题,不仅大大减少了在输入空间中的计算量还能够有效改善学习机的分类性能,核函数的选择以及核函数的构造一直是机器领域非常重要的问题,然而这方面的研究成果并不多。论文首先阐述了支持向量机的理论以及核函数的基本原理,介绍了目前应用比较广泛的核函数类型,考虑到局部核函数和全局核函数的优缺点并将两者结合组成新的核函数,使用改进的网格搜索法对构造核函数进行参数和组合系数进行寻优。最后将该算法应用到ORL人脸数据库中,验证了混合核函数SVM人脸分类识别效果明显优于单一核函数分类效果,实验结果证实了该算法的有效性。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年06期）
核函数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
图像的边缘检测技术是机器视觉中图像识别、图像分割与处理以及模板匹配的基础。针对传统边缘检测算子的检测精度有限,对噪声的敏感度较高的问题,提出一种基于信息测度和核函数极限学习机(KELM)的图像边缘检测方法。该方法构造一个描述边缘点信息测度的特征矢量,将特征矢量样本数据集对核函数极限学习机(KELM)进行分类训练,实现边缘检测。同时采用度量F评价模型对不同边缘检测方法的性能进行评价。实验结果表明,ISKELM图像边缘检测的效果优于Canny算子、Sobel算子以及ELM图像边缘检测,提取的图像边缘更加清晰,对于噪声的抑制能力更强,虚假边缘大大减少。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
核函数论文参考文献
[1].王丹丹,袁赣南,卢春华,杜雪.基于核函数正则粒子滤波的SLAM算法在无人机导航定位中的应用研究[J].昆明理工大学学报(自然科学版).2019
[2].邱东,李佳禧,杨宏韬,刘克平.基于信息测度和核函数极限学习机的图像边缘检测[J].计算机应用与软件.2019
[3].李佳烨,张乐园,雷聪.基于核函数的低秩非线性属性选择算法[J].计算机工程与设计.2019
[4].张国锋,吴国文.基于核函数的改进k-means文本聚类[J].计算机应用与软件.2019
[5].李丽敏,程少康,温宗周,萧明伟,徐根祺.基于改进KPCA与混合核函数LSSVR的泥石流预测[J].信息与控制.2019
[6].唐兴芸,罗明燕.非参数核密度估计核函数的最优选择[J].黔南民族师范学院学报.2019
[7].沈雨冰,胡桂廷,张正江,闫正兵.LSSVMRBF核函数的参数优化选择方法研究及其应用[C].第30届中国过程控制会议（CPCC2019）摘要集.2019
[8].张婷慧,宇洁,叶张林,林怡.结合粒子群寻优的混合核函数极限学习机分类模型[J].测绘科学技术学报.2019
[9].张凯,孙中国,席光.移动粒子半隐式法核函数特征对压力求解稳定性的影响[J].西安交通大学学报.2019
[10].马田,吴陈,乔雯雯,王元甲,沙阳阳.核函数在不规则人脸识别中的应用[J].计算机与数字工程.2019
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