کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
407367 | 678139 | 2009 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A signal theory approach to support vector classification: The sinc kernel
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
Fourier-based regularisation is considered for the support vector machine classification problem over absolutely integrable loss functions. By invoking the modest assumption that the decision function belongs to a Paley–Wiener space, it is shown that the classification problem can be developed in the context of signal theory. Furthermore, by employing the Paley–Wiener reproducing kernel, namely the sinc function, it is shown that a principled and finite kernel hyper-parameter search space can be discerned, a priori. Subsequent simulations performed on a commonly-available hyperspectral image data set reveal that the approach yields results that surpass state-of-the-art benchmarks.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neural Networks - Volume 22, Issue 1, January 2009, Pages 49–57
Journal: Neural Networks - Volume 22, Issue 1, January 2009, Pages 49–57
نویسندگان
James D.B. Nelson, Robert I. Damper, Steve R. Gunn, Baofeng Guo,