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最小二乘支持向量回归滤波系统性能分析被引量：6: 2010年; 支持向量机(Support Vector Machine:SVM)一直作为机器学习方法在统计学习理论基础上被研究和发展,本文从信号与系统的角度出发,证明了平移不变核最小二乘支持向量机(Least Squares SVM:LS-SVM)是一个线性时不变系统.以Ricker子波核为例,探讨了不同参数对最小二乘支持向量回归(Least Squares Support VectorRegression:LS-SVR)滤波器频率响应特性的影响,这些参数的不同选择相应地控制着滤波器通带上升沿的陡峭性、通带的中心频率、通带带宽以及信号能量的衰减,即滤波器长度越长通带的上升沿越陡,核参数值越大通带的中心频率越高,且通带带宽越宽,正则化参数值越小,通带带宽越窄(但通带中心频率基本保持恒定),有效信号幅度衰减越严重.合成地震记录的仿真实验结果表明,Ricker子波核LS-SVR滤波器在处理地震勘探信号的应用中,滤波性能优于径向基函数(Radial Basic Function:RBF)核LS-SVR滤波器以及小波变换滤波和Wiener滤波方法.; 邓小英杨顶辉刘涛李月杨宝俊; 关键词：支持向量机频率响应随机噪声

Ricker子波核支持向量回归的Mercer条件拓展问题研究被引量：2: 2009年; Ricker子波核支持向量回归方法是消减地震勘探记录强随机噪声的新滤波技术.用判定支持向量允许核函数的Mercer条件探讨Ricker子波核函数的有效性,经过数值计算相应的核矩阵的最小特征值,发现在一个较大范围内存在极小的负值带,数量级为10^(-13)-10^(-16),且在正值带中亦存在10^(-13)-10^(-15)数量级的量.考虑到正负极小量值的计算误差机理相近,认为判定核函数有效性的Mercer条件在工程应用时有可能适当放宽,即核矩阵不严格半正定,接近半正定亦可.为了将Ricker子波核支持向量回归滤波方法向实际应用发展,本文对不同的理论模型的Ricker子波核滤波和小波变换滤波、自适应维纳滤波这三种技术的效果进行了比较,包括时域波形、频域振幅谱、滤波前后的信噪比以及均方误差等方面.结果表明,Ricker子波核滤波方法优于另两种方法.为实际应用Ricker子波核滤波方法奠定基础.; 邓小英杨顶辉刘涛谢静; 关键词：混合相位子波信噪比均方差

Ricker子波核最小二乘支持向量回归滤波方法的稳健性研究被引量：6: 2011年; 除了信噪比、有效子波畸变等,稳健性(Robustness)也是度量滤波方法效果的一个重要的物理量,它刻画了滤波系统应对异常点值的能力.一般用影响函数作为评价稳健性的工具.支持向量机方法已较成功地应用于信号与图像的滤波中,尤其Ricker子波核方法更适于地震勘探信号处理.通过考察Ricker子波核最小二乘支持向量回归(LS-SVR:least squares support vector regression)滤波方法的影响函数,可以证明该方法的稳健性较差,本文用加权方法改善该方法的稳健性.经过大量理论实验得到一种改进的权函数,使加权之后的方法具有比较理想的稳健性.进一步用这个权函数辅助的加权Ricker子波LS-SVR处理含噪的合成与实际地震记录,都得到较好的效果.由具有平方损失函数的LS-SVR信号处理系统的无界影响函数出发,本文所提出的权函数可以有效地应用于具有相似损失函数的处理过程,如消噪、信号检测、提高分辨率与预测等问题.; 邓小英刘涛罗勇; 关键词：支持向量回归稳健性影响函数权函数地震勘探资料

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刘涛