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一种过程支持向量机模型及其若干理论性质
  • ISSN号：2095-4107
  • 期刊名称：《东北石油大学学报》
  • 时间：0
  • 分类：TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318
  • 相关基金：国家自然科学基金（60572174）;中国石油科技创新基金（20lOD一5006-0302）
作者： 许少华[1], 庞跃武[1], 王兵[1]
关键词： 过程支持向量机, 过程神经元模型, 核函数, 时变函数, 支持向量机, 模式分类
中文摘要：

针对时变信号模式分类问题，建立一种过程支持向量机模型．该模型的输人为时变函数，通过核函数变换将动态模式映射到高维特征空间，经过学习训练集中函数样本类别特性，自适应提取动态模式的过程特征。直接分类辨识时变信号．证明过程支持向量机与单隐层前馈过程神经元网络的二分类能力等价；将复杂的动态模式集合非线性地映射到高维特征空间，提高动态模式的可分性；传统支持向量机是过程支持向量机的一种特例等理论性质．

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期刊信息
  • 《东北石油大学学报》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:黑龙江省教育厅
  • 主办单位:东北石油大学
  • 主编：阎铁
  • 地址：黑龙江省大庆市高新技术开发区发展路199号东北石油大学学报编辑部
  • 邮编：163318
  • 邮箱：xuebao@nepu.edu.cn
  • 电话：0459-6503458
  • 国际标准刊号：ISSN：2095-4107
  • 国内统一刊号：ISSN：23-1582/TE
  • 邮发代号:14-90
  • 获奖情况:
  • 教育部全国高等学校自然科学学报二等奖,中国高校特色期刊奖,黑龙江省优秀科技期刊一等奖,全国高校科技期刊优秀编辑质量奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,美国石油文摘,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:948