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丁晓剑
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- 所属机构:中国电子科技集团第二十八研究所
- 所在地区:江苏省 南京市
- 研究方向:自动化与计算机技术
- 发文基金:国家高技术研究发展计划
相关作者
- 赵银亮
- 作品数：101被引量：312H指数：10
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- 姚全珠
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- 雷鸣
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- 任雪利
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- 无偏置ν-SVM分类优化问题研究
- 2011年
- 在高维空间中,分类超平面倾向于通过原点,即不需要偏置(b)。为了研究在ν-SVM分类问题中是否需要b,该文提出了无(b)的ν-SVM的对偶优化问题并给出了其优化问题求解方法。该方法通过有效集策略将对偶优化问题转化为等式约束子优化问题,然后通过拉格朗日乘子法将子优化问题转化为线程方程组来求解。实验表明偏置(b)的存在会降低ν-SVM的泛化性能,ν-SVM只能得到无(b)ν-SVM的次优解。
- 丁晓剑赵银亮
- 关键词：V-支持向量机偏置泛化性能有效集
- 双边界支持向量机的理论研究与分析被引量：2
- 2010年
- 根据统计学习理论,间隔大小是反映泛化能力的一个很重要的方面.受一类支持向量机(SVM)的启发,提出的双边界SVM能分别用2个边界对2类问题分类.它能在保证分类正确的同时保证分类间隔的最大化,理论上分别从推广性能和不平衡类分布2方面证明了其优越性.标准数据集上的实验表明,双边界SVM得到的分类间隔要大于SVM,泛化性有了显著提高;另外,不平衡数据集上分析得到它对少数类识别率有明显提升.真实入侵数据测试结果表明,双边界SVM算法比边界样本选择算法的检测率高出2%以上.
- 丁晓剑赵银亮
- 关键词：泛化性能
- 基于插件的条件匹配过滤方法被引量：1
- 2014年
- 针对现有信息分发软件中条件匹配过滤功能模块与主程序紧密耦合,导致其可扩展性与灵活性较差的问题,提出一种基于插件的条件匹配过滤方法。首先定义插件接口、订阅条件,然后通过设计的调用规范将插件集成于信息分发软件中。该方法利用软件功能模块的解耦,可以有效提高信息分发软件的灵活性和功能可扩展性,从而增强其健壮性。
- 程文迪楚威丁晓剑
- 关键词：插件信息分发
- 一种C4ISR系统元模型构建方法
- 本发明公开了一种C4ISR系统元模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）分析C4ISR领域特征，抽取C4ISR系统体系结构中的基本概念，及C4ISR概念与元模型元素之间的映射关系；（2）命名领域专用元模型元素；（3...
- 丁晓剑谢斌俞杰崔鹏陈淼雷鸣
- 文献传递
- 优化极限学习机的序列最小优化方法被引量：18
- 2011年
- 针对传统二次规划求解方法训练优化极限学习机(OMELM)存在速度慢和效率低的问题,提出了单变量迭代序列最小优化(SSMO)算法.该算法通过在框式约束中优化拉格朗日乘子来实现目标函数的最小化:首先在初始化拉格朗日乘子中选择使目标函数值下降最大的拉格朗日乘子,将该拉格朗日乘子作为目标函数的唯一变量;然后求解目标函数的最小值并更新该变量的值;重复这个过程直到所有的拉格朗日乘子都满足二次规划问题的Karush-Kuhn-Tucker条件为止.实验结果表明:SSMO算法只需调节很少的参数值便可得到足够好的泛化性能;采用SSMO算法的OMELM方法在泛化性能上要好于采用序列最小优化算法的支持向量机方法;在随机数据集测试中,SSMO算法具有较好的鲁棒性.
- 丁晓剑赵银亮
- 关键词：极限学习机支持向量机序列最小优化
- 一种C4ISR系统元模型构建方法
- 本发明公开了一种C4ISR系统元模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）分析C4ISR领域特征，抽取C4ISR系统体系结构中的基本概念，及C4ISR概念与元模型元素之间的映射关系；（2）命名领域专用元模型元素；（3...
- 丁晓剑谢斌俞杰崔鹏陈淼雷鸣
- 文献传递
- 一种新的基于XML的索引机制被引量：7
- 2006年
- 当前基于Web的半结构化数据越来越受到重视。该文分析了当前对XML数据检索的相关工作,提出了一种路径索引技术,并将之无缝结合了基于文本的倒排索引文档,以实现XML文档的内容和结构的双重检索。该方法只需要对文档库扫描一次,可以大幅度降低用户查询时间。
- 姚全珠丁晓剑任雪利张志锋
- 关键词：XML信息检索索引倒排文档
- 军事概念模型元素关系研究被引量：2
- 2014年
- 概念模型元素及其关系是军事建模过程中的一个重要环节。目前军事概念模型的研究对模型元素关系的描述不够细化。从军事系统的概念内涵、作用与分类出发,分别探讨了模型元素之间的基本关系和高级关系,利用OCL语言描述了高级关系的约束。最后用真实指控系统对模型元素关系进行了验证分析。
- 丁晓剑邢利菊
- 关键词：对象约束语言
- 基于SVM的二次下降有效集算法被引量：3
- 2011年
- 针对现有的有效集方法应用到支持向量机(support vector machine,SVM)优化问题时收敛速度较慢的问题,提出了一种基于二次下降法和推测赋值法的有效集算法.该算法在每次迭代过程中利用映射因子将迭代向量值限制在优化问题的不等式约束中,并通过调整步长使目标优化问题的函数值较传统的有效集算法进一步下降.由于函数值在每次迭代后保证了严格快速下降,所以提出的算法能够快速收敛到全局最优解.实验结果表明该方法的迭代次数和迭代时间有明显减少.
- 丁晓剑赵银亮李远成
- 关键词：支持向量机有效集迭代
- 无偏置ν-支持向量回归优化问题研究
- 2012年
- 在高维特征空间中,具有支持向量机形式的学习机的决策超平面倾向于通过原点,并不需要偏置.但在-支持向量回归机(ν-SVR)中存在偏置,为了研究偏置在ν-SVR中的作用,提出了无偏置的ν-SVR优化问题并给出其求解方法.在标准数据集上的实验表明,无偏置ν-SVR的泛化性能好于ν-SVR.根据对偶优化问题的解空间分析,偏置不应包含在-SVR优化问题中,ν-SVR的决策超平面在高维特征空间中应通过原点.
- 丁晓剑赵银亮
- 关键词：偏置
