A Support Vector Method for the Deconvolution Problem

نویسندگان

چکیده

برای دانلود رایگان متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

the algorithm for solving the inverse numerical range problem

برد عددی ماتریس مربعی a را با w(a) نشان داده و به این صورت تعریف می کنیم w(a)={x8ax:x ?s1} ، که در آن s1 گوی واحد است. در سال 2009، راسل کاردن مساله برد عددی معکوس را به این صورت مطرح کرده است : برای نقطه z?w(a)، بردار x?s1 را به گونه ای می یابیم که z=x*ax، در این پایان نامه ، الگوریتمی برای حل مساله برد عددی معکوس ارانه می دهیم.

15 صفحه اول

Color Deconvolution and Support Vector Machines

Methods for machine learning (support vector machines) and image processing (color deconvolution) are combined in this paper for the purpose of separating colors in images of documents. After determining the background color, samples from the image that are representative of the colors to be separated are mapped to a feature space. Given the clusters of samples of either color the support vecto...

متن کامل

Sparse Deconvolution Using Support Vector Machines

Sparse deconvolution is a classical subject in digital signal processing, having many practical applications. Support vector machine (SVM) algorithms show a series of characteristics, such as sparse solutions and implicit regularization, which make them attractive for solving sparse deconvolution problems. Here, a sparse deconvolution algorithm based on the SVM framework for signal processing i...

متن کامل

A vector-valued support vector machine model for multiclass problem

Article history: Received 1 November 2011 Received in revised form 1 January 2013 Accepted 3 February 2013 Available online 20 February 2013

متن کامل

A Support Vector Method for Hierarchical Clustering

We present a novel method for clustering using the support vector machine approach. Data points are mapped to a high dimensional feature space, where support vectors are used to define a sphere enclosing them. The boundary of the sphere forms in data space a set of closed contours containing the data. As the kernel parameter is varied these contours fit the data more tightly and splitting of co...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Communications for Statistical Applications and Methods

سال: 2010

ISSN: 2287-7843

DOI: 10.5351/ckss.2010.17.3.451