کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
408275 | 679015 | 2011 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A fast method of feature extraction for kernel MSE
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
In this paper, a fast method of selecting features for kernel minimum squared error (KMSE) is proposed to mitigate the computational burden in the case where the size of the training patterns is large. Compared with other existent algorithms of selecting features for KMSE, this iterative KMSE, viz. IKMSE, shows better property of enhancing the computational efficiency without sacrificing the generalization performance. Experimental reports on the benchmark data sets, nonlinear autoregressive model and real problem address the efficacy and feasibility of the proposed IKMSE. In addition, IKMSE can be easily extended to classification fields.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 74, Issue 10, May 2011, Pages 1654–1663
Journal: Neurocomputing - Volume 74, Issue 10, May 2011, Pages 1654–1663
نویسندگان
Yong-Ping Zhao, Zhong-Hua Du, Zhi-An Zhang, Hai-Bo Zhang,