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国防科技工业技术基础科研项目(Z202012A001)

作品数：1 被引量：2H指数：1
相关作者：祁萌王兴起方景龙王万良龙哲更多>>
相关机构：浙江工业大学杭州电子科技大学更多>>
发文基金：国防科技工业技术基础科研项目国防基础科研计划更多>>
相关领域：电子电信更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电子电信

主题

  • 1篇多示例学习
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量数据...
  • 1篇数据描述
  • 1篇向量

机构

  • 1篇杭州电子科技...
  • 1篇浙江工业大学

作者

  • 1篇龙哲
  • 1篇王万良
  • 1篇方景龙
  • 1篇王兴起
  • 1篇祁萌

传媒

  • 1篇电子学报

年份

  • 1篇2013
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
求解多示例问题的支持向量数据描述方法被引量：2
2013年
将支持向量数据描述方法引入到多示例学习中,提出了三种基于SVDD的多示例学习方法:基于包分类和示例分类的SVDD多示例学习方法MI-SVDD和m-i SVDD,以及基于正示例预测的SVDD多示例学习方法SVDD-MILD-I.在MUSK数据集上的实验结果表明,MI-SVDD方法和m-iSVDD方法的精度与MI-SVM方法和m-iSVM的总体相当,SVDD-MILD-I方法的精度比较高,超过了我们已知的目前已发表的最好结果;对COREL图像库进行基于内容的图像检索的实验表明,SVDD-MILD-I方法的精度较高,并且比较好地区分了容易混淆的Beach类图像与Mountains类图像.
方景龙王万良王兴起龙哲祁萌
关键词：多示例学习支持向量数据描述
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共1页<1>
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