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胡金燕

作品数：1 被引量：28H指数：1
供职机构：西安交通大学电子与信息工程学院信息与通信工程系更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇序列最小优化
  • 1篇学习算法
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇向量
  • 1篇向量机

机构

  • 1篇西安交通大学

作者

  • 1篇陆从德
  • 1篇张太镒
  • 1篇胡金燕

传媒

  • 1篇计算机学报

年份

  • 1篇2004
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于乘性规则的支持向量域分类器被引量：28
2004年
该文提出了一种基于支持向量域描述 (SVDD)的学习分类器 .在两类样本分类中 ,该算法在训练时通过对1类样本的描述求取包含 1类样本的球形边界 ,然后通过该边界对两类样本数据进行分类 ,并且在求取边界的优化问题中 ,采用乘性规则来直接求取Lagrange乘子 ,而不是用传统的二次优化方法 .该文所获得的学习算法和支持向量机 (SVM)与序列最小优化 (SMO)算法相比 ,不仅降低了样本的采集代价 ,而且在优化速度上有了很大提高 .通过CBCL人脸库的仿真实验 ,将该算法和SVM、SOM算法的实验结果进行对比 ,说明了该学习算法的有效性 .
陆从德张太镒胡金燕
关键词：序列最小优化支持向量机学习算法
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共1页<1>
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