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ε不敏感的核Adaline算法及其在图像去噪中的应用  
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【英文篇名】 ε-Insensitive kernel-based adaline algorithm and its application
【下载频次】 ★★
【作者】 杨绪兵; 韩自存;
【英文作者】 YANG Xu-bing~1; HAN Zi-cun~2 (1.Dept. of Art. Desi.; Anhui University of Technology and Science; Wuhu 241000; China; 2. College of Information Science and Technology Nanjing University of Aeronautics & Astronautics; Nanjing 210016; China);
【作者单位】 安徽工程科技学院; 南京航空航天大学信息科学与技术学院 安徽芜湖; 江苏南京;
【文献出处】 安徽工程科技学院学报(自然科学版) , Journal of Anhui University of Technology and Science, 编辑部邮箱 2003年 04期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 Adaline; 核函数; 支持向量机; 支持向量回归; 最小均方误差; 灰度图像;
【英文关键词】 adaline; kernel function; support vector machine; support vector regression; least mean square error; grey level image;
【摘要】 核Adaline是在最小均方误差基础上,通过迭代产生回归函数,逼近目标函数,方法简单,速度快.引入支持向量机中的不敏感带,推广了核Adaline算法,并将其应用于图像去噪.实验证明,不仅可以有效去除尖峰噪声,而且对随机噪声也具有一定的抑制作用.
【英文摘要】 Kernel_based Adaline learning algorithm, presented on the basis of least mean square error, approximates object function by regression with iteration. This technique is easy to understand and runs faster to optimal solution. By introducing ε-insensitive zone of support vector machine, Kernel_Based Adaline algorithm is modified to get better performance. Image denoising as an application of the amendatory algorithm. It can not only effectively eliminate spike noise as outliers, but also smooth random noise w...
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 引  言任一复杂的连续函数,都可用一簇多项式以任意精度逼近.理论上,这种逼近可以用多项式回归来实现(线性回归较为简单),其中要解决的关键问题是要求解多项式系数,计算量相当大,难以实现.但就逼近程度而言,并非逼近的精度越高越好,精度的提高很可能是以降低推广能力为代价的

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