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HSMC-SVM的二次逼近快速训练算法 被引量:2
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作者 徐图 罗瑜 何大可 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期2746-2749,共4页
HSMC-SVM是一种直接型高速多类支持向量机,适合用于类别较多的分类场合,但由于SMO算法采用经验方法选择工作集,使得在用SMO算法训练HSMC-SVM时,收敛速度较慢。为提高HSMC-SVM的收敛速度,该文提出用基于二次逼近的可行方向法来训练HSMC-S... HSMC-SVM是一种直接型高速多类支持向量机,适合用于类别较多的分类场合,但由于SMO算法采用经验方法选择工作集,使得在用SMO算法训练HSMC-SVM时,收敛速度较慢。为提高HSMC-SVM的收敛速度,该文提出用基于二次逼近的可行方向法来训练HSMC-SVM,并使用了样本缩减策略。实验表明,这种方法可以有效提高HSMC-SVM的收敛速度,其收敛速度已经超过了基于libsvm的组合多类支持向量机,完全可以用于分类类别多、样本数量大的分类场合。 展开更多
关键词 超球体多类支持向量机 SMO训练算法 工作选择:逼近
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3D散乱数据点分段二次逼近的曲面拟合
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作者 陈慧群 黎景炎 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2010年第4期293-296,共4页
为进一步提高曲面重构的保形性及高效性,提出了一种自动构建光顺三角曲面的方法.该法首先通过构建三角形元覆盖边界域来构建一张曲面近似粗网,然后从点集中不断添加新点直至达到指定的容差,在每个插入数据点处构造C1连续的分片二次逼近... 为进一步提高曲面重构的保形性及高效性,提出了一种自动构建光顺三角曲面的方法.该法首先通过构建三角形元覆盖边界域来构建一张曲面近似粗网,然后从点集中不断添加新点直至达到指定的容差,在每个插入数据点处构造C1连续的分片二次逼近面片,最终整体的C1曲面由各三角形上的曲面片拼合而成.最后给出了该方法在真实点集上的运用结果并与其他方法所构造的逼近曲面形状进行了比较,结果表明,该方法对密集3D散乱数据点建模有效,生成的曲面质量高,误差小.该方法也适用于数据精简. 展开更多
关键词 分段逼近 散乱点 曲面拟合 三角面片
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最小二乘超球多类支持向量机 被引量:1
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作者 徐图 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第23期7468-7472,共5页
超球体多类支持向量机(HSMC-SVM)是一种直接型多类分类器,具有训练速度快,检测效率高的优点,但由于HSMC-SVM使用一阶范数软间隔作为目标函数的惩罚项,使得其训练精度受到一定影响,为了提高HSMC-SVM训练精度,将最小二乘法引入到HSMC-SVM... 超球体多类支持向量机(HSMC-SVM)是一种直接型多类分类器,具有训练速度快,检测效率高的优点,但由于HSMC-SVM使用一阶范数软间隔作为目标函数的惩罚项,使得其训练精度受到一定影响,为了提高HSMC-SVM训练精度,将最小二乘法引入到HSMC-SVM中,提出了最小二乘超球多类支持向量机(LSHS-MCSVM)的概念,并且分析了它的训练算法和判决规则,从而形成了完整的LSHS-MCSVM分类理论。实验表明,LSHS-MCSVM无论在训练速度上还是在泛化性能上都要优于HSMC-SVM,适合于分类类别多,样本数量大的多分类场合。 展开更多
关键词 支持向量机 多类支持向量机 SMO训练算法 工作选择 最小乘超球多类支持向量机
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收视选择三题
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作者 闻闸 杨钢元 《现代传播(中国传媒大学学报)》 CSSCI 北大核心 1999年第3期9-9,共1页
关键词 收视选择 遥控器 电视观众 电视工作 电视机 收看电视 连续选择 有线电视 选择 争取观众
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辣椒品种的提纯复壮 被引量:2
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作者 须海丽 《中国辣椒》 2001年第3期36-38,共3页
蔬菜品种的提纯复壮是蔬菜良种繁育工作的重要环节。本文系统介绍了辣椒品种提纯复壮的原理方法、具体操作步骤及技术措施,以供辣椒种植者和育种者参考。
关键词 辣椒 品种 提纯复壮 良种繁育工作 单株选择 单株选择 混合选择
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混合线性约束非线性最优化问题的一个新算法 被引量:1
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作者 申合帅 李泽民 《湖南师范大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2018年第5期75-81,共7页
在文献[1]的基础上,首先将线性等式约束非线性最优化问题转化为非线性最小二乘问题进行求解,得到了求解最优化问题的一种新思路;然后针对混合线性约束最优化问题,通过与积极集法相结合,在求解等式约束子问题时采用上述算法,而对于不等... 在文献[1]的基础上,首先将线性等式约束非线性最优化问题转化为非线性最小二乘问题进行求解,得到了求解最优化问题的一种新思路;然后针对混合线性约束最优化问题,通过与积极集法相结合,在求解等式约束子问题时采用上述算法,而对于不等式约束子问题采用积极集算法,从而提出了混合线性约束非线性最优化问题的一个新算法.最后给出了该算法收敛性的证明,通过数值实验,说明新算法是可行的,有效的. 展开更多
关键词 混合线性约束 积极 逼近
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