Support Vector Machines (SVM) 是一种基于最大边距原则的分类算法,特别擅长处理小样本、高维数据的分类问题。在人脸识别中,SVM可以根据KPCA提取的特征向量建立分类模型,用于区分不同的人脸。 3. 研究流程 数据预处理:首先对原始人脸图像进行预处理,如灰度化、标准化大小、去除噪声等。 特征提取:应用KPCA对预处理后的...
KPCA-IDBO-LSSVM方法是一种基于KPCA和改进蜣螂算法的LSSVM优化方法,它通过将KPCA和改进蜣螂算法结合起来,从而得到更好的分类预测性能。具体来说,KPCA-IDBO-LSSVM方法首先利用KPCA将原始数据映射到高维空间中,然后利用改进蜣螂算法对LSSVM进行优化。实验结果表明,KPCA-IDBO-LSSVM方法在处理高维数据时具有更好的分类预...
《基于KPCA-SVM模型的企业员工绩效评价研究》一、引言随着现代企业管理理念的不断深化,员工绩效评价逐渐成为企业持续发展的重要基石。员工绩效评价的准确性和公正性不仅关乎员工个人的职业发展,也直接影响企业的整体运营效率和竞争力。传统的绩效评价方法往往存在数据冗余、评价维度单一等问题,难以全面、准确地反映员工的实际...
PCA和KPCA的SVM形式 PCA的SVM形式PCA的目标是找到合适投影方向实现方差最大化:maxwN∑k=1(0−wTxk)2maxw∑k=1N(0−wTxk)2从目标出发还有一种表达:maxw,eJP(w,e)=γ12N∑k=1e2k−12wTwmaxw,eJP(w,e)=γ12∑k=1Nek2−12wTwek=wTxk, k=1,...Nek=wTxk, k=1,...N这种表达没有了...
然后,我们详细描述了KPCA-ISSA-SVM算法的流程。首先,利用KPCA对原始数据进行降维,将其映射到高维特征空间。然后,利用ISSA算法优化SVM的参数,包括核函数的选择、惩罚参数的确定等。最后,通过训练得到的分类器对新样本进行分类。 接下来,我们设计了一系列实验来评估KPCA-ISSA-SVM算法的性能。我们选择了多个公开数据集,并...
比如“核”在SVM方法中也是核心概念之一。 核方法的核心思想是通过映射将输入空间中的数据点转换到一个特征空间中,从而使得在特征空间中的数据点能够更容易地被处理和分析。而这种映射通常是通过核函数(Kernel Function)来实现的。 低纬到高纬转换示意图,来源:https://entokey.com/artificial-intelligence-in-...
KPCA_SVM模型【目的】建立水文时间序列预测的核主成分支持向量机(KPCA_SVM)模型。[方法]利用核主成分分析(KPCA)对输入数据进行非线性特征信息提取,并将提取的特征信息作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入变量,建立KPCA_SVM预测模型。以甘肃民勤地区的月蒸发量为例,对模型的预测效果进行检验。【结果】预测结果表明,...
PCA和KPCA的SVM形式 PCA的SVM形式PCA的目标是找到合适投影方向实现方差最大化:maxwN∑k=1(0−wTxk)2maxw∑k=1N(0−wTxk)2从目标出发还有一种表达:maxw,eJP(w,e)=γ12N∑k=1e2k−12wTwmaxw,eJP(w,e)=γ12∑k=1Nek2−12wTwek=wTxk, k=1,...Nek=wTxk, k=1,...N这种表达没有了...
本文基于KPCA(核主成分分析)和SVM(支持向量机),提出了一种铝电解槽漏槽事故预警方法。 一、引言 铝电解槽是用于铝生产的重要设备,通过电解来提取铝金属。然而,由于铝电解槽的复杂性和高温高压环境,不可避免地容易出现漏槽事故。这种漏槽事故不仅会造成生产中断,还会对环境造成严重污染。因此,实现铝电解槽的事故...
网络支持向量机 网络释义 1. 支持向量机 ...图像非线性问题上存在的不足,本文将核主成分分析法与支持向量机(KPCA-SVM)相结合,利用KPCA对非线性人脸图像进行特 … cdmd.cnki.com.cn|基于 1 个网页