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Featureselectiontodiagnoseabusinesscrisisbyusingar
- 用遗传算法进行特征选择并优化支持向量机的核函数参数和惩罚因子
lda
- 经典的LDA特征选择算法，用matlab实现，包括数据集
@polynomial
- VC维理论和结构风险最小化准则是统计学习理论中的重要内容,基于这一理论的支持向量机算法由于具有好的泛化性能受到重视,并被研究用于文本分类问题.基于多项式核的研究工作认为SVM的泛化能力不受多项式阶数的影响,并且能够处理很高维的分类问题,用于文本分类无需进行特征选择.研究发现,随着多项式核阶数的升高,SVM文本分类器会出现过学习现象,并且特征数越多越明显,特征选择是必需的.通过估计函数集的VC维,基于结构风险最小化理论对此问题进行分析,得
IntrusionDetectionTechnologyBaseonSupportVectorMac
- 本论文将统计学习理论引入入侵检测领域，讨论了基于SVM方法的智能检测 策略，检测算法具有良好的推广能力.引入HVDM距离代替范数，改进了SVM的 RBF核函数定义，使之能够直接处理异构的网络连接信息 利用有保证的估计方法 来确定训练数据集规模，避免了依靠实验选择训练规模的盲目性 针对重复样本 和重要样本提出了样本加权的思路，降低了错分样本的可能 考虑到网络连接记 录的不同属性对检测结果贡献不一的事实，提出了特征选择与
tezhenxuanzhe
- 使用基于K-L变换的特征选择方法,使原本4维的特征向量降至3维
featureselectionbasedongeneticalgorithm
- 利用遗传算法进行文本聚类的特征选择.把一种特征组合看作一个染色体，对其进行二进制编码，引入文本集密度作为适应度函数进行特征个体适应度的评价.
ICA2000_reprint.doc
- 具有带通选择性的ICA算法可以改善对于带通时间序列的分离以及对于周期性脑功能响应信号的提取. 因此本文提出的方案可将被估计信号, 如:周期性响应信号以及具有平滑空间分布的脑功能激活区, 的先验特性以特征选择的方式加入ICA算法用以提高对此类信号的估计-with selective ICA algorithm can be improved for the band pass time series, as well as for the
YOLi_ICASSP05
- 本文提出一种用于独立成份分析(ICA)的特征选择滤波方案用于改善ICA算法对关键独立成份(SOI)的分离和提取,关键独立成份在其信号样本数据的空间分布上具有一定特征. 本文以平滑滤波为例,表明加入此类特征滤波的ICA算法可以改善对于视觉功能区等平滑图象信号的提取. 因此, 这种特征滤波技术在估计具有平滑特性的脑功能成像方面具有潜在的应用价值.-for Independent component analysis (ICA) featur
基于Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码
- 使用步骤： 1. 拷贝所有文件到MATLAB工作目录下(确认已经安装了图像处理工具箱和人工智能工具箱) 2. 找到"main.m"文件 3. 命令行中运行它 4. 点击"Train Network"，等待程序训练好样本 5. 点击"Test on Photos"，选择一个.jpg图片，识别。 6. 等待程序检测出人脸区域
多尺度特征匹配(这个函数使用递归的方法来选择和匹配特征)
- 这个函数使用递归的方法来选择和匹配特征
opengl_Selection
- opengl下对三维物体进行选择反馈的源码，对提取三维物体的特征信息有很大帮助-opengl under the right choice of 3D objects feedback from the source, on the extraction of three-dimensional objects is very helpful information
GrayCor
- 计算纹理特征的基于统计的算法，有4个方向可以选择。-texture calculated based on statistical characteristics of the algorithm, there are four directions to choose.
xPEA.2004-10-1_end_release.bin_sele_new_as_spea.zi
- 在vc环境下的遗传算法编辑器，内容比较多，比较适合初学者-vc environment in the genetic algorithm editor, as more and more for beginners
voicedetect
- 本平台包括语音的录制、播放、保存以及情感计算等功能，您可以根据自己的需要选择选择相应的菜单。 对于语音情感计算这个模块，如果您有现成的语音文件，您可以单击打开按钮，打开您要判断的语句，然后选择相应的功能。 如果您打开的是正常语音文件，请选择清浊分辨，然后再进行特征参数和情感计算；如果您打开的是鼾声，请选择鼾声分辨，并输入您想要的判别门限，然后再进行特征参数等的计算；如果您没有选择上面两个按钮，计算出来的将是原始语音的特征参
kl
- （1）应用9×9的窗口对上述图象进行随机抽样，共抽样200块子图象； （2）将所有子图象按列相接变成一个81维的行向量； （3）对所有200个行向量进行KL变换，求出其对应的协方差矩阵的特征向量和特征值，按降序排列特征值以及所对应的特征向量； （4）选择前40个最大特征值所对应的特征向量作为主元，将原图象块向这40个特征向量上投影，所获得的投影系数就是这个子块的特征向量。 （5）求出所有子块的特征向量。 -(1) t
feature_selection
- 弹性模板匹配算法中的特征选择.pdf 弹性模板匹配算法中的特征选择.pdf-Flexible template matching algorithm in feature selection. Pdf elastic template matching algorithm in feature selection. Pdf
IntrusionDetectionTechnologyBaseonSupportVectorMac
- 本论文将统计学习理论引入入侵检测领域，讨论了基于SVM方法的智能检测 策略，检测算法具有良好的推广能力.引入HVDM距离代替范数，改进了SVM的 RBF核函数定义，使之能够直接处理异构的网络连接信息 利用有保证的估计方法 来确定训练数据集规模，避免了依靠实验选择训练规模的盲目性 针对重复样本 和重要样本提出了样本加权的思路，降低了错分样本的可能 考虑到网络连接记 录的不同属性对检测结果贡献不一的事实，提出了特征选择与
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- 摘要：一般的说话人识别系统包括特征提取和识别模型两部分，其中特征参数的选择对系统 的识别性能有关键性的影响，现就特征提取展开研究，介绍了各种常用的语音特征参数及目前 主流的两种参数的提取过程，并论述了小波分析应用于语音特征参数提取中的优势-Abstract: The general speaker recognition system includes feature extraction and recognition mod
texture
- 为进一步进行纹理特征分析，从纹理的方向性人手，给出了纹理方向的数学定义式，合理选择差异函数， 构造了具有物理意义的纹理方向描述特征向量．数据处理方面，运用模糊贴近度的概念，结合改进后的属性均值聚 类算法，对一类具有方向性的纹理图象进行分类与分割实验，取得了较好的结果．试验表明，该方法对纹理的方向 性有很好的描述能力． 关键词 图象分割 纹理方向 纹理分割 神经网络 模糊聚类 -Texture features for