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国家高技术研究发展计划(2005AA114130)

作品数：1 被引量：4H指数：1
相关作者：胡占义李晓明赵永恒李乡儒更多>>
相关机构：山西大学中国科学院国家天文台中国科学院自动化研究所更多>>
发文基金：山东省自然科学基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：电子电信更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电子电信

主题

  • 1篇特征提取
  • 1篇相关向量机
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇RVM

机构

  • 1篇华南师范大学
  • 1篇山东科技大学
  • 1篇山西大学
  • 1篇中国科学院自...
  • 1篇中国科学院国...

作者

  • 1篇李乡儒
  • 1篇赵永恒
  • 1篇李晓明
  • 1篇胡占义

传媒

  • 1篇光谱学与光谱...

年份

  • 1篇2009
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
RVM有监督特征提取与Seyfert光谱分类被引量：4
2009年
特征提取是光谱自动识别中的一个基本问题,它决定着光谱识别系统的性能和复杂度。目前的天体光谱自动分类研究主要使用的是基于以线性主成分分析(PCA)、小波变换(Wavelet transform)、人工神经网络(ANN)等为代表的非监督特征提取方法,而它们在特征提取时没有考虑到训练数据中的类别信息,并非按照分类能力进行特征选择和降维。文章研究了相关向量机(RVM)有监督特征提取方法及其在Seyfert光谱细分类中的应用。RVM是机器学习领域在近几年提出的一种Bayesian学习方法,它能有效地融合已有的先验知识、对问题的信念、训练数据和相应的类别信息,并按照分类能力提取特征,在理论上具有很大的潜在优势。另外,初步的实验结果表明,基于RVM的有监督特征提取方法在Seyfert光谱细分类中具有较好的性能。
李乡儒胡占义赵永恒李晓明
关键词：相关向量机
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