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曹贵恩
作品数:
4
被引量:2
H指数:1
供职机构:
河北大学
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发文基金:
河北省自然科学基金
河北省教育厅科学技术研究计划
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
鲁淑霞
河北大学数学与计算机学院
孟洁
河北大学数学与计算机学院
王华超
河北大学数学与计算机学院
刘贤豪
河北大学
冯慧敏
河北大学
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基于一类支持向量机的样本约简方法
支持向量机在许多实际应用中由于训练样本集规模较大且具有类内混杂孤立点数据,导致了学习速度慢,存储需求量大等问题。针对这些问题提出了一种新的去样本点的方法。该方法首先基于一类支持向量机(OCSVM)方法,寻找一个超平面,保...
鲁淑霞
孟洁
曹贵恩
关键词:
异常点
欧式距离
约简方法
文献传递
间隔最大化学习方法及其在光谱数据分析中的应用研究
鲁淑霞
张群峰
李纯果
刘贤豪
冯慧敏
何玉林
曹贵恩
孟洁
忽丽莎
课题属于机器学习的研究范畴,研究了基于各种距离准则和核矩阵夹角准则的核函数参数选择方法,此方法仅需计算简单的数学公式;研究了支持向量机的几何特性问题,从理论上建立推广能力与间隔深层次上的联系;充分利用数据的分布信息,建立...
关键词:
关键词:
支持向量机
基于取样的潜在支持向量机
在2006年Hochreiter 提出的潜在支持向量机是描述二元数据的新技术。二元数据有两个数据集,通过矩阵中每一个元素项的数值来描述两个数据集中样本点的相互关系。潜在支持向量机一定程度上克服了支持向量机对样例的规模敏感...
曹贵恩
基于取样的潜在支持向量机序列最小优化算法
被引量:1
2011年
为了提高潜在支持向量机求解大规模问题的训练速度,提出了基于样本取样的潜在支持向量机序列最小优化算法,去掉了大部分非支持向量,把支持向量逐渐压缩到取样样本集中.此算法特别适合大样本数据且支持向量个数相对较少的情况.实验表明,改进的序列最小优化算法加速了潜在支持向量机分类器训练时间.
鲁淑霞
曹贵恩
孟洁
王华超
关键词:
序列最小优化
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