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李畅

作品数：3 被引量：3H指数：1
供职机构：河北大学更多>>
发文基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术文学更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇学位论文
  • 1篇期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇文学

主题

  • 2篇散度
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇网络
  • 2篇概率神经网络
  • 1篇学习机
  • 1篇政治
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇人性
  • 1篇人性变异
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇最近邻
  • 1篇最近邻分类
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇小说
  • 1篇小说创作
  • 1篇极端学习机
  • 1篇毕飞宇小说

机构

  • 3篇河北大学

作者

  • 3篇李畅
  • 1篇王熙照
  • 1篇翟俊海
  • 1篇李塔

传媒

  • 1篇计算机应用研...

年份

  • 1篇2018
  • 2篇2014
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
政治扭曲与商业竞逐下的人性变异——毕飞宇小说论
毕飞宇创作站在人性的高度上，冷静地注视着这满是痛苦矛盾和无限困惑的伤痕累累的世界，深刻解剖了人类生存的艰难现状、心理欲求以及在挣扎中求生存的悲剧意味，透视了人性的复杂本质。　　毕飞宇对“文革”时期的人性状态进行了历史反思...
李畅
关键词：小说创作
基于概率神经网络和K-L散度的样例选择被引量：2
2014年
提出了一种基于概率神经网络和K-L散度的样例选择算法。该算法利用概率神经网络估计训练样例的概率分布,利用K-L散度作为启发式来进行样例选择,用该方法选出的样例大多分布在分类边界附近。与五个著名的样例选择算法CNN、ENN、RNN、MCS和ICF进行了实验比较,实验结果显示,算法的选择比更低,训练出分类器具有更好的泛化能力,提出的方法是有效的。
翟俊海李畅李塔王熙照
关键词：概率神经网络最近邻分类
基于边界样本选择的支持向量机
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是以统计学理论和结构风险最小化原则为基础的,一种处理小样本问题的数据挖掘方法。由于其具有完备的理论基础和很好的泛化能力,被广泛应用于求解分类问题和回归问题...
李畅
关键词：支持向量机数据挖掘概率神经网络极端学习机
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