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一种基于支持向量机的数据融合方法的研究

Study on a SVM-based Data Fusion Method

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【作者】 王晨赵杰臧希陈甫蔡鹤皋

【Author】 WANG Chen,ZHAO Jie,ZANG Xi-zhe,CHEN Fu,CAI He-gao (Harbin Institute of Technology,Harbin 150001,China)

【机构】 哈尔滨工业大学哈尔滨工业大学 黑龙江哈尔滨150001黑龙江哈尔滨150001黑龙江哈尔滨150001

【摘要】 提出了一种基于支持向量机的分类分级的数据融合方法 ,并将此方法应用于机器人手爪抓取状态的判别。支持向量机作为一种较新的机器学习方法 ,由于建立在结构风险最小化准则之上 ,而不仅仅是经验风险达到最小 ,从而使得支持向量分类法具有较好的推广能力

【Abstract】 A new classified and graded SVM-based data fusion method is presented and it is applied to obtain the accurate information of the robotic gripper states. Support vector machines (SVM) operate on the principle of structure risk minimization which not only keeps the empirical risk minimal but also control VC confidence of discriminant functions, hence a better generalization ability is guaranteed.

【基金】 国家“八六三”计划资助项目 (2 0 0 1AA42 2 2 50 )
  • 【文献出处】 机械与电子 ,Machinery & Electronics , 编辑部邮箱 ,2004年08期
  • 【分类号】TP212
  • 【被引频次】10
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