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svm_toolbox
- 支持向量机工具箱，其中包含MATLAB演示程序和一些基本的函数（计算核函数的函数、支持向量机训练函数和参数选择交叉验证函数等）。-SVM Toolbox, which contains MATLAB demo programs and some of the basic functions (Calculation Kernel function, SVM training function and parameter selection cross-validation functions,
work234
- 利用小波进行边缘提取，比较各种小波核函数的能力，体会“数学显微镜”的妙用，例子：车牌定位。-using wavelet edge detection, comparison of different wavelet function of the nuclear capability and experience "math microscope," the magic examples : positioning plates.
kernel-process-control
- 核函数方法及其在过程控制中的应用研究,主要总结了我国与国外的核函数研究现状-kernel function method and the process control of applied research, the main conclusion of our country and abroad kernel Research
Basedonsampleandkerneldynamicmeans
- 基于样本和主轴核函数的相似度的动态聚类算法程序-based on samples and nuclear spindle function of the similarity dynamic clustering algorithm procedures
ImprovedSVM
- 将遗传算法(GA)与传统SVM算法结合,构造出一种参数最优的进化SVM(GA2SVM),SVM 模型采用径向基函数(RBF)作为核函数，利用格雷码编码方式对SVM算法的模型参数进行遗传编码和优化搜索，将搜索到的优化结果作为SVM 的最终模型参数。
BPrepresentation
- BP学习算法应用——函数表达 源代码实现了BPN的设计，使得通过训练后的BPN实现了函数表达，即BPN的输出与输入反映了特定的函数映射关系。代码中的具体应用实例为傅立叶核函数，应用BP学习算法拟合出傅立叶核函数，速度快，精度高。 将源文件F_core_discr iption.m文件放入matlab的work文件夹中直接运行即可。
kernel-ica1_2
- 这是核函数独立分量分析KICA的源码和相关程序，希望大家用得上。
ImprovedAlgorithmBasedonKernelFunctionandApplicati
- 本文的题目是改进的核函数算法及其在人脸识别中的应用研究。 本文在系统学习现有核函数及支持向量机相关理论的基础上，系统研究了自适应选择核函数算法，通过引入朴素正则风险最小化准则，提出了一种改进的在线核函数算法。算法采用截断误差最小化、合理选取拉格郎日因子等方法对新增样本进行训练，有效地克服了现有方法收敛精度低和不能自适应选择样本的困难。 根据独立分量分析的原理和特点，将改进的核函数算法引入人脸识别的研究中，给出了基于ICA-SVM的人脸识别算法及实现方法。 论文分别应用数值仿
@rbf
- 因其核函数的良好性态,RBF核SVM(RBF-SVM)在实际应用中表现出良好的学习性能,但是RBF核函数中的参数对SVM的性能起决定性作用.阐述了RBF-SVM的性能随着变化而变化的规律,并将RBF-SVM引入自动羽绒识别系统中.根据自动羽绒识别系统的实际需求和RBF-SVM的性能变化规律,论述了本系统中参数的选取依据和选取过程,并且给出了的相关曲线变化图.通过研究,最后得到适合本系统的识别模型,从而提高了系统的总体识别率.同时,也验证了RBF-SVM的良好特性和其受参数的约束规律.
IntrusionDetectionTechnologyBaseonSupportVectorMac
- 本论文将统计学习理论引入入侵检测领域，讨论了基于SVM方法的智能检测 策略，检测算法具有良好的推广能力.引入HVDM距离代替范数，改进了SVM的 RBF核函数定义，使之能够直接处理异构的网络连接信息 利用有保证的估计方法 来确定训练数据集规模，避免了依靠实验选择训练规模的盲目性 针对重复样本 和重要样本提出了样本加权的思路，降低了错分样本的可能 考虑到网络连接记 录的不同属性对检测结果贡献不一的事实，提出了特征选择与特征加权的方法， 进而得到一个更好的分类超平面，提高了检
MyRS0.1previewWin32
- 粗糙集工具 支持属性约间，求核函数
Locally+weighted+regression+estimation
- 加权核函数的静态杂波抑制效果以及残留噪声的高斯性和独立性检验实验结果演示程序。 另外，包括Uniform和Gabor加权核函数相结合的静态杂波抑制效果以及残留噪声的高斯性和独立性检验实验结果演示程序。
SVMExample
- 支持向量机SVM和核函数的MATLAB程序集
winsvm
- 实现SVM的分类可以选择SVM类型，核函数类型，以及训练参数
kernel
- 用VC++编写的若干个机器学习中的核函数
AKindofNon-orthogonalComplexWaveletKernelFunction.
- 指出了非线性动态信号参数辨识的重要性；分析了目前采用的方法的不足；对非正交复Morlet小波满足Mercy条件和再生性的命题作了证明；用复Morlet小波构建出一种核函数，与主分量分析方法相结合，对非线性动态信号进行参数辨识和预测；仿真结果验证了该方法的正确性和有效性，表明该方法具有较好的理论价值和实用价值。
KPCA33
- 用高斯核函数对语音信号的数据进行压缩处理
libsvm-2.85-dense
- LIBSVM源码。LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、 易于使用、快速有效的通用SVM 软件包，可以解决分类问题（包括C- SVC、 n - SVC ）、回归问题（包括e - SVR、n - SVR ）以及分布估计（one-class-SVM ） 等问题，提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。
SVMmatlab
- 用MATLAB编写的支持向量机，实现了线性可分与线性不可分的情况，还有非线性支持向量机，里面部分常用的核函数。
libsvm-2.89
- LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、 易于使用、快速有效的通用SVM 软件包，可以解决分类问题（包括C- SVC、 n - SVC ）、回归问题（包括e - SVR、n - SVR ）以及分布估计（one-class-SVM ） 等问题，提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择，可 以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概 率估计等.