核函数理论与信号处理

内容简介

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  《核函数理论与信号处理》主要对机器学习问题、核函数方法、支持向量机等内容进行探讨和分析,构建不同的支持向量机模型,将其应用于海色遥感、时间序列预测、交通流、点云建模等领域,理论分析和实验结果验证了可行性和有效性,表明其特别适合于小样本、非线性、受干扰的信号处理。  《核函数理论与信号处理》可供机械电子、信号处理等相关专业的科研人员和工程技术人员参考。

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目录

前言第1章 机器学习1.1 机器学习的起源与发展1.1.1 机器学习概述1.1.2 核机器方法1.1.3 非平稳信号与小波技术1.2 统计学习理论基础1.2.1 -致性概念与函数集VC维1.2.2 四种重要的归纳原则1.2.3 模式识别与回归估计1.2.4 函数集的熵与推广能力的界1.3 支持向量机基础及其优缺点分析1.3.1 *优分类超平面1.3.2 支持向量分类机1.3.3 支持向量回归机1.3.4 支持向量方法的优缺点分析参考文献第2章 支持向量预提取方法2.1 准支持向量概念的提出2.2 关于准支持向量集上的界的证明2.2.1 在区间(2,∞)的情形2.2.2 在区间(1,2]的情形2.3 支持向量预提取2.3.1 感知机模型2.3.2 核感知支持向量机2.4 实验情况2.4.1 分类的情形2.4.2 回归的情形2.4.3 几个回归实例的性能对比与分析2.5 在遥感数据处理中的研究2.5.1 经典方法2.5.2 数据来源与预处理2.5.3 核函数方法2.5.4 实验结果对比与分析2.6 小结参考文献第3章 小波核函数与支持向量机3.1 小波的理论基础3.1.1 小波变换与加窗傅里叶变换的异同3.1.2 再生核Hilbert空间3.1.3 连续小波变换与离散小波变换3.2 两种小波核函数的相关证明3.2.1 两种复小波3.2.2 满足Mercer条件的证明3.2.3 在Hilbert空间满足再生性的证明3.3 小波核机器方法3.3.1 主分量分析3.3.2 小波核机器的构建3.4 对比实验3.4.1 数据预处理3.4.2 参数选择3.4.3 预测结果3.4.4 几种小波核与常规核的性能对比3.5 小结参考文献第4章 模糊小波支持向量机4.1 理论基础4.1.1 多分辨分析4.1.2 尺度函数与小波函数4.1.3 模糊特征与结果处理4.1.4 模糊度量与模糊聚类方法4.2 关于一致逼近性的证明4.3 模糊小波支持向量核机器方法……第5章 基于SVM的交通流量预测第6章 SVM在反求工程中的应用第7章 SVM在时间渐变序列中的应用

封面

核函数理论与信号处理

书名:核函数理论与信号处理

作者:蒋刚

页数:160

定价:¥58.0

出版社:科学出版社

出版日期:2013-01-01

ISBN:9787030365620

PDF电子书大小:66MB 高清扫描完整版

百度云下载:http://www.chendianrong.com/pdf

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