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基于核的机器学习方法及其在多用户检测中的应用

Kernel-based machine learning method and the applications to multi-user detection: a survey

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【Author】 ZHOU Ya-tong, ZHANG Tai-yi, LIU Hai-yuan (School of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China)

【机构】西安交通大学电子与信息工程学院；西安交通大学电子与信息工程学院陕西西安710049；陕西西安710049；陕西西安710049；

【摘要】阐述了核方法的基本原理与研究动机,分析了特征空间的性质,介绍了常见的核方法,给出了构建新核方法的步骤及需要注意的问题,指出了核方法值得关注的研究方向,展示了其在多用户检测中的应用情况,以其对核方法研究领域有较全面的把握。更多还原

【Abstract】 The major characteristics of the feature space and present alternative methods and corresponding algorithms were analyzed. The steps to construct a novel kernel method and the future research issues were given. Finally the applications to multi-user detection using KM were explored. It is expected to understand KM comprehensively.更多还原

【关键词】核方法；支持向量机；机器学习；再生核希尔伯特空间；多用户检测；
【Key words】 kernel method； support vector machine； machines learning； reproducing kernel Hilbert space； multi-user detection；

【基金】国家自然科学基金资助项目(40274019)

【文献出处】通信学报 ,Journal of China Institute of Communications , 编辑部邮箱 ,2005年07期

【分类号】TP181
【被引频次】22
【下载频次】481

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