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陈家德
作品数:
2
被引量:4
H指数:1
供职机构:
江南大学信息工程学院
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发文基金:
教育部“新世纪优秀人才支持计划”
江苏省自然科学基金
国家自然科学基金
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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
吴小俊
江南大学信息工程学院
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陈家德
2篇
吴小俊
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2010
1篇
2009
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自适应模糊支持向量机算法研究
被引量:3
2010年
一个有效的核方法通常取决于选择一个合适的核函数。目前研究核方法的热点是从数据中自动地进行核学习。提出基于最优分类标准的核学习方法,这个标准类似于线性鉴别分析和核Fisher判别式。并把此算法应用于模糊支持向量机多类分类器设计上,在ORL人脸数据集和Iris数据集上的实验验证了该算法的可行性。
陈家德
吴小俊
关键词:
支持向量机
模糊支持向量机
FISHER判别准则
模糊支持向量机的偏移量计算方法
被引量:1
2009年
偏移量确定了支持向量机和模糊支持向量机(FSVM)的最优分类面位置,对分类性能具有较大影响。为提高模糊支持向量机的识别率,基于Fisher判别分析方法提出一种新的偏移量计算方法,将其用于FSVM多类分类器设计。对3种数据集的测试结果表明,使用新偏移量的FSVM识别率高于使用标准偏移量的FSVM识别率。
陈家德
吴小俊
关键词:
支持向量机
模糊支持向量机
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