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国家自然科学基金(K06A30060)
作品数:
1
被引量:16
H指数:1
相关作者:
沈新宇
许宏丽
官腾飞
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相关机构:
北京交通大学
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国家自然科学基金
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官腾飞
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许宏丽
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沈新宇
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计算机应用
年份
1篇
2007
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基于直推式支持向量机的图像分类算法
被引量:16
2007年
直推式支持向量机(TSVM)是在利用有标签样本的同时,考虑无标签样本对分类器的影响,并且结合支持向量机算法,实现一种高效的分类算法。它在包含少量有标签样本的训练集和大量无标签样本的测试集上,具有良好的效果。但是它有算法时间复杂度比较高,需要预先设置正负例比例等不足。通过对原有算法的改进,新算法在时间复杂度上明显下降,同时算法效果没有明显的影响。
沈新宇
许宏丽
官腾飞
关键词:
支持向量机
直推式学习
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