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mean_shift
- 介绍关于利用基于核函数的Meanshift跟踪算法的PPT，非常好，有兴趣的学习
Max_Min
- 一种核函数的设计改进算法，有兴趣的人可以看看。
libsvm_guide
- libsvm介绍及用法，包括数据预处理，模型选择，何时使用线性核函数而非RBF核函数-libsvm introduction and usage, including data preprocessing, model selection, when to use linear kernel rather than the RBF kernel
StudyonTheoryandMethodsofIntelligentFaultDiagnosis
- 本论文围绕核算法在故障智能诊断中的应用，对故障诊断中不确定信息的处理、故障诊断实时性的实现、核函数的选择和参数优化、多类故障诊断、早期故障的发现以及样本数据的压缩等几个方面进行了较为系统深入的研究，为核算法应用于故障诊断提供了理论依据，促进了故障诊断技术的发展。-This paper provides the theoretical foundations for the applications of kernel algorithmto fault diagnoses though the
juleisuanfa2
- 介绍了基于C均值聚类和基于核函数的C均值聚类两种图像分割的方法-Introduced based on the C-means clustering, and Kernel-based C-means clustering two kinds of image segmentation methods
Hybridsupportvectormachine
- 基于自适应投影算法和修正核函数算法的混合支撑矢量机-Projection algorithm based on adaptive algorithms and correction of mixed kernel function support vector machine
Usingmixture0fkernelst0impr0VetheclassificatiOn.ra
- 混合核函数对支持向量机分类性能的改进 有用-Mixed kernel function support vector machine classifier useful for performance improvement
svm-cailiao
- 支持向量机的原理、应用。支持向量机的算法、综述、核函数的定义等-Support vector machine principle, application. Support vector machine algorithm, summarized the definition of kernel function
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- meanshift均值平移跟踪算法中核函数窗宽的自动选取代码，根据目标大小变化核窗宽，使得当目标出现大小变化时准确跟踪到目标中心-meanshift
A-kernel-density-estimate-data
- 一篇核密度估计资料，一种新的核函数选择方法-A kernel density estimate data，A new kernel selection method
Object-nackillg-by
- 该文采用各向异性核函数均值漂移 算法实现目标跟踪，由于该核函数的形状、大小、方向能自适应于目标局部结构的变化，保证了跟踪效果的稳定 性和鲁棒性。实验结果证明该算法是有效的。 关-This p印er implement8 object tr纵血ing with anisotropic kernel mean 8hiR in which the 8hape， 8cale，and orieIltation of the kernels adapt to the cha玎ging obj
Support-vector-machine-
- 利用谱聚类方法在特 征向量空间中对原始样本数据进行重新表述使得在新表述中同一聚类中的样本能够更好地积聚在一起构建聚类核函数 并进而构造聚类核半监督支持向量机 使样本更好地满足半监督学习必须遵循的聚类假设 -Restated in the new formulation in the same cluster sample be better able to accumulate together to build the clustering of nuclear function and
Support-vector-machine-
- 提出了一种支持矢量机的汉语声调识别新方法。论文首先在基频和对数能量的基础上，建立了一个适合于支 持矢量机分类的等维声调特征。然后对支持矢量机的多分类策略和不同核函数对声调识别的影响进行了实验研究。 与BP神经网络相比，支持矢量机具有更高的识别率和更强的推广能力。-This paper presents a novel support vector machine based Chinese tone recognition method．A new tone recognition
基于核函数主元分析的机械故障诊断方法
- 提出基于核函数主元分析的机械故障诊断方法, 它保留主元分析的优点并具有处理非线性的能力。该方法通过核函数映射将非线性问题转换成高维的线性特征空间, 然后对高维空间中的映射数据作主元分析,提取其非线性特征, 对机械故障模式进行识别。并与主元分析方法进行对比分析, 实验结果表明核函数主元分析法非常有效。-Proposed mechanical fault diagnosis method based on Kernel Principal Component Analysis, it retains
svm方法步骤
- SVM方法最主要的工作是样本训练，获得训练模型参数。SVM中涉及大量的矩阵运算和推导，需要弄清楚，这样才能明白模型参数的含义，以便于判断当前选定的核函数是否合适。
Nsight-Visual-Studio-Configuration
- 结合网上教程之后自己配置Nsight并进行单机和双机调试的过程。32位Win7+VS2008 + CUDA4.0 + Nsight环境，实现对CUDA核函数的调试，可以进入断点观察变量值。-Combining online tutorials and configuration example and my own experience,I succed to make Nsight single and two-machine debugging process available.The e
classification
- 它是混合核函数方面的，对于分类的研究有很好的帮助的作用。而且是关于人脸识别的。-It is a hybrid kernel function aspects of the study of the role of classification good help. And about face recognition.
KPCA和PCA比较分析
- 具体分析了KPCA的核函数选择，参数选择对累计方差贡献率的影响
KFDA
- 研究基于步态的身份识别技术,并在步态特征提取和身份识 别等方面做了一些简单的尝试和探索。本文提出了一种基于核函数的Fisher判别分析(KFDA)进行步态识别.-In training process,we use kernel-based Fisher Discrimination Analysis(KFDA) method to train the input sample vectors.The method has been used in face recognition an
基于支持向量机的几种核函数遥感图像分类比较
- 该文献详细介绍了支持向量机SVM在遥感图像中的应用，尤其是在小目标的提取上居然不可替代的作用(In this literature, the application of support vector machine SVM in remote sensing images is introduced in detail, especially the irreplaceable role in the extraction of small targets)