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支持向量机大规模样本快速训练算法
被引量：
2
1
作者
李飞
李红莲
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》
2012年第2期83-87,共5页
普通的支持向量机算法在对大规模样本进行分类的时候有着较高的时间代价。随着训练样本数量的增多,支持向量机的训练速度问题将会越发明显,并且成为制约其实际应用的瓶颈。针对此问题提出了超椭球面方法,通过去掉噪声点、冗余点,并保留...
普通的支持向量机算法在对大规模样本进行分类的时候有着较高的时间代价。随着训练样本数量的增多,支持向量机的训练速度问题将会越发明显,并且成为制约其实际应用的瓶颈。针对此问题提出了超椭球面方法,通过去掉噪声点、冗余点,并保留能明确体现样本在空间分布位置特征的样本点,以达到提高支持向量机对大规模样本训练速度的目的。实验表明,超椭球面法在最大限度保证识别正确率的前提下可以大幅加快支持向量机的训练速度。
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关键词
支持向量机
大规模样本
超椭球面
快速训练算法
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职称材料
一种不需要计算量化失真的快速码书训练算法
被引量：
1
2
作者
庞朝阳
孙世新
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第10期1316-1320,共5页
该文利用LBG算法迭代过程中质心序列收敛特性,提出了一种快速算法。它的基本思想是,直接去掉LBG算法中量化失真计算,用质心序列收敛作停止条件。我们用典型的测试图像Lena做实验,实验结果表明,该算法与著名的LBG算法的PSNR相差小于0.1dB...
该文利用LBG算法迭代过程中质心序列收敛特性,提出了一种快速算法。它的基本思想是,直接去掉LBG算法中量化失真计算,用质心序列收敛作停止条件。我们用典型的测试图像Lena做实验,实验结果表明,该算法与著名的LBG算法的PSNR相差小于0.1dB,但它的运行时间至少比LBG的运行时间少一半。
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关键词
计算量化失真
快速
码书
训练
算法
向量量化
LBG
算法
质心序列
收敛
图像
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职称材料
基于隐马尔可夫模型的DNA序列识别
被引量：
7
3
作者
罗泽举
李艳会
+1 位作者
宋丽红
朱思铭
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第8期123-126,共4页
利用隐马尔可夫模型训练中不同结构的DNA序列的L值分布范围不同的特点,对传统多类投票模型进行改进,提出一种优于传统算法的快速训练算法,该算法只需训练出一类隐马尔可夫模型参数.对DNA内含子和外显子序列进行识别,平均识别率达到了90....
利用隐马尔可夫模型训练中不同结构的DNA序列的L值分布范围不同的特点,对传统多类投票模型进行改进,提出一种优于传统算法的快速训练算法,该算法只需训练出一类隐马尔可夫模型参数.对DNA内含子和外显子序列进行识别,平均识别率达到了90.8%.与支持向量机相比,隐马尔可夫模型在解决多分类问题方面具有优势,不但计算时间少,而且识别率高.
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关键词
隐马尔可夫模型
DNA序列
内含子
外显子
识别
快速训练算法
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职称材料
题名
支持向量机大规模样本快速训练算法
被引量：
2
1
作者
李飞
李红莲
机构
北京信息科技大学光电信息与通信工程学院
出处
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》
2012年第2期83-87,共5页
基金
煤层气田地面集输信息集成及深度开发技术(011ZX05039-004-02)
文摘
普通的支持向量机算法在对大规模样本进行分类的时候有着较高的时间代价。随着训练样本数量的增多,支持向量机的训练速度问题将会越发明显,并且成为制约其实际应用的瓶颈。针对此问题提出了超椭球面方法,通过去掉噪声点、冗余点,并保留能明确体现样本在空间分布位置特征的样本点,以达到提高支持向量机对大规模样本训练速度的目的。实验表明,超椭球面法在最大限度保证识别正确率的前提下可以大幅加快支持向量机的训练速度。
关键词
支持向量机
大规模样本
超椭球面
快速训练算法
Keywords
SVM
large data set
super ellipsoid surface
fast training algorithm
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种不需要计算量化失真的快速码书训练算法
被引量：
1
2
作者
庞朝阳
孙世新
机构
电子科技大学计算机系
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第10期1316-1320,共5页
基金
"九五"国家部级项目资助
文摘
该文利用LBG算法迭代过程中质心序列收敛特性,提出了一种快速算法。它的基本思想是,直接去掉LBG算法中量化失真计算,用质心序列收敛作停止条件。我们用典型的测试图像Lena做实验,实验结果表明,该算法与著名的LBG算法的PSNR相差小于0.1dB,但它的运行时间至少比LBG的运行时间少一半。
关键词
计算量化失真
快速
码书
训练
算法
向量量化
LBG
算法
质心序列
收敛
图像
Keywords
Vector quantization, LBG algorithm, Centroid sequence, Convergence
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于隐马尔可夫模型的DNA序列识别
被引量：
7
3
作者
罗泽举
李艳会
宋丽红
朱思铭
机构
重庆工商大学计算机科学与信息工程学院
中山大学数学与计算科学学院
重庆工商大学实验实习中心
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第8期123-126,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(10371135)
重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJ0707022)
文摘
利用隐马尔可夫模型训练中不同结构的DNA序列的L值分布范围不同的特点,对传统多类投票模型进行改进,提出一种优于传统算法的快速训练算法,该算法只需训练出一类隐马尔可夫模型参数.对DNA内含子和外显子序列进行识别,平均识别率达到了90.8%.与支持向量机相比,隐马尔可夫模型在解决多分类问题方面具有优势,不但计算时间少,而且识别率高.
关键词
隐马尔可夫模型
DNA序列
内含子
外显子
识别
快速训练算法
Keywords
hidden Markov model
DNA sequence
intron
exon
recognition
fast training algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O29 [理学—应用数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
支持向量机大规模样本快速训练算法
李飞
李红莲
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》
2012
2
在线阅读
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职称材料
2
一种不需要计算量化失真的快速码书训练算法
庞朝阳
孙世新
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2002
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于隐马尔可夫模型的DNA序列识别
罗泽举
李艳会
宋丽红
朱思铭
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
7
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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