[书籍] 核自适应滤波
出版社:
国防工业出版社
简介:
《核自适应滤波》首先通过一个被称 为再生核的正定函数推导出再生核希尔 伯特空间(Reproduction Kernel Hilbert Spaces， RKHS)理论，该理论 可以将输入数据非线性变换到高维特征空间。如果在 RKHS空间将要 进行的滤波和自适应操作可以表示为投影样本的内积 ，那么在输入空 间这些操作就可以直接通过核评价公式(Kernel Evaluations)来计算。 基于此方法，我们将进一步介绍RKHS空间的自适应滤 波算法家族： ·核最小均方算法； ·核仿射投影算法； ·核递归最小均方算法； ·扩展核递归最小均方算法。 这些核学习算法在两个重要领域——自适应滤波 和神经网络之 间构建了一个紧密桥梁，并且将误差修正学习和记忆 学习两大重要方 法学完美地集于一身。将RKHS方法应用于非线性滤波 设计的瓶颈在 于如何正则化、选择合适的核函数以及如何对滤波器 生长过程进行削 减。本书将采用严格的数学推导形式，指出这些问题 ，同时给出具体 的解决方法，并且通过具体实例展示核自适应滤波方 法的优越性能。 《核自适应滤波》适合对自适应滤波、神经网络和核方法感兴 趣的工程师、计 算机科学家以及研究生等使用。
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