免费论文摘要：稠密核密度估量算法接洽与实行

    核密度估量动作一种非参数几率密度因变量估量本领，是数据发掘、形式辨别和其余呆板进修范围的要害本领之一。保守的核密度估量常常鉴于全样品汇合动身，对演练数据不加辨别地运用，且付与每个样品点的权值是沟通的。该本领忽略了各别数据对密度估量截止奉献的分别性，更加是在样品集范围大且维度高的情景下，其计划功夫搀杂度与样品数量和维数成正比率延长。为贬低计划搀杂度，怎样简化核密度估量表白式获得稠密的核密度估量算法从来备受关心。正文对准大范围、高维度的未知数据，提出了两种稠密核密度估量算法，而且运用获得的稠密核密度估量算法建立稠密提高集因素类器，运用于荧惑探测器软降落进程中陨石坑的检验和测定。简直的接洽实质囊括以次几个上面：    开始，接洽了核密度估量的实行进程，给出了核因变量采用以及反复无常量核密度估量表白本领，计划了最优带宽的采用以及核带宽对核密度估量截止的感化，领会了核密度估量的渐近抑制个性，而且实行了Parzen窗（PW）估量本领。    其次，对准PW估量计划用时大的缺陷，提出了鉴于收缩集密度估量的矫正稠密核密度估量算法。在收缩集密度估量的二次优化目的因变量中，引入权值系数的加权 范数动作处治项，并提出一种迭代算法举行求解，计划了算法中参数采用、稠密度和精确度的平稳等题目。试验表白与收缩集密度估量算法比拟，该算法具备更稠密的估量本能和一致的估量精度。    而后，对准普遍的稠密核密度估量算法在获得稠密度同声精确度丢失较大的缺陷，提出鉴于回归估量的稠密核密度估量算法。将核密度估量题目变换为鉴于PW估量的回归题目，运用关系向量机本领求解回归题目，密度估量试验表白算法在赢得稀解释同声，不妨获得与典范的PW估量算法一致的估量精度。    结果，中心安排了一种稠密提高集因素类器，其运用提出的稠密核密度估量算法建立弱分门别类器，与Boost算法贯串获得强分门别类器，运用于荧惑探测器软降落进程中陨石坑的检验和测定。高辨别率图像试验考证了算法的灵验性，实行了陨石坑的赶快检验和测定。

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