子波核函数网络
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

TP391.6

基金项目:

国家“8 6 3”计划 (编号 86 3-30 6 -ZT0 6 -0 6 -1),高等学校博士点专项基金资助项目&&


WAVELET KERNEL FUNCTION NETWORK
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    提出一种子波核函数网络作为支撑矢量机的一种替代学习机,仿真实验验证了子波核函数网络的逼近性能和识别性能都可以与相应的支撑矢量机相媲美,并优于子波神经网络.

    Abstract:

    A new wavelet kernel function network (WKFN) was proposed as an alternative of support vector machine (SVM). Simulation experiments show that the performance of approximation and recognition of WKFN is equal to that of the corresponding SVM, but gets an advantage over that of a general neural network.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张莉 周伟达 等.子波核函数网络[J].红外与毫米波学报,2001,20(3):223~227]. ZHANG Li ZHOU Wei Da JIAO Li Cheng. WAVELET KERNEL FUNCTION NETWORK[J]. J. Infrared Millim. Waves,2001,20(3):223~227.]

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:2000-05-17
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
文章二维码