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总间隔v-模糊支持向量机研究: 1; 作者史晓燕陶剑文《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第8期161-163,共3页; 为获得更好的分类性能,对传统模糊支持向量机(FSVM)进行扩展,提出一种总间隔v-模糊支持向量机(TM-v-FSVM)。通过使用差异成本及引入总间隔和模糊隶属度,同时解决不平衡训练样本问题和传统软间隔分类机的过拟合问题,从而提升学习机的泛... 展开更多; 关键词总间隔泛化支持向量模糊支持向量机线性非线性; 在线阅读下载PDF 职称材料

迁移拉普拉斯总间隔支持向量机被引量：5: 2; 作者陆兵周国华 +1 位作者顾晓清殷新春《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期40-48,共9页; 为了提高半监督分类器在已标记和未标记样本的数量均不足时的分类性能,该文在迁移学习的基础上,提出了一种迁移拉普拉斯总间隔支持向量机。首先提出了联合最大均值差异度量准则,从全局和局部两方面衡量不同领域间的分布差异,并将迁移学... 展开更多; 关键词迁移学习支持向量机分类半监督总间隔最大均值差异度量; 在线阅读下载PDF 职称材料

噪音人脸图像的总间隔v最小类内方差SVM分类被引量：2: 3; 作者杨冰王士同《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第30期148-152,共5页; 提出总间隔v最小类内方差支持向量机(TM-v-MCVSVMs),用于解决含有噪音人脸图像的分类问题,它综合了最小类内方差支持向量机(MCVSVMs)和总间隔v-支持向量机(TM-v-SVM)的优点。给出了TM-v-MCVSVMs在小样本问题和非线性分类问题中的解决方... 展开更多; 关键词支持向量机(SVM) 最小类内方差支持向量机(MCVSVMs) 总间隔v-支持向量机(tm-v-svm) 人脸识别主成分分析(PCA) 核主成分分析(KPCA); 在线阅读下载PDF 职称材料

公共矢量的最小类内方差SVM与噪音人脸分类被引量：1: 4; 作者杨冰王士同《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第27期164-167,202,共5页; 提出基于公共矢量的最小类内方差支持向量机(CV-MCVSVM),用于提高噪音人脸图像分类问题中的抗噪性能。它继承了最小类内方差支持向量机(MCVSVMs)的优点,引入了由公共矢量(CVs)构成的散度矩阵Scom,由于CVs包含了样本中的共同信息,因此CV-... 展开更多; 关键词支持向量机(SVM) 最小类内方差支持向量机(MCVSVMs) 总间隔v-支持向量机(tm-v-svm) 判别公共矢量(DCVs) 公共矢量(CVs) 人脸识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名总间隔v-模糊支持向量机研究: 1; 作者史晓燕陶剑文; 机构浙江工商职业技术学院信息工程学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第8期161-163,共3页; 基金浙江省教育厅科研基金资助项目(Y201120046); 文摘为获得更好的分类性能,对传统模糊支持向量机(FSVM)进行扩展,提出一种总间隔v-模糊支持向量机(TM-v-FSVM)。通过使用差异成本及引入总间隔和模糊隶属度,同时解决不平衡训练样本问题和传统软间隔分类机的过拟合问题,从而提升学习机的泛化能力。采用UCI实际数据集进行模式分类实验,结果表明TM-v-FSVM具有稳定的分类性能。; 关键词总间隔泛化支持向量模糊支持向量机线性非线性; Keywords Total Margin（TM） generalization support vector Fuzzy Support Vector Machine（FSVM） linearity nonlinearity; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名迁移拉普拉斯总间隔支持向量机被引量：5: 2; 作者陆兵周国华顾晓清殷新春; 机构常州工业职业技术学院信息工程系扬州大学信息工程学院常州大学信息科学与工程学院; 出处《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期40-48,共9页; 基金国家自然科学基金(61472343 61806026) +1 种基金江苏省自然科学基金(BK20180956) 常州工业职业技术学院创新团队项目(YB201813101005); 文摘为了提高半监督分类器在已标记和未标记样本的数量均不足时的分类性能,该文在迁移学习的基础上,提出了一种迁移拉普拉斯总间隔支持向量机。首先提出了联合最大均值差异度量准则,从全局和局部两方面衡量不同领域间的分布差异,并将迁移学习的思想引入半监督学习框架,提出了迁移拉普拉斯总间隔支持向量机。实现源域的知识到目标域的迁移,提高了目标域分类器的性能。8个迁移数据集上的实验结果证明,该方法能处理目标域标记和未标记数据均不足场景下的分类任务。; 关键词迁移学习支持向量机分类半监督总间隔最大均值差异度量; Keywords transfer learning support vector machine classification semi-supervised total margin maximum mean discrepancy; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名噪音人脸图像的总间隔v最小类内方差SVM分类被引量：2: 3; 作者杨冰王士同; 机构江南大学信息工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第30期148-152,共5页; 基金国家高技术研究发展计划(863)No.2007AA1Z158 国家自然科学基金重大项目No.9082002 国家自然科学基金No.60704047~~; 文摘提出总间隔v最小类内方差支持向量机(TM-v-MCVSVMs),用于解决含有噪音人脸图像的分类问题,它综合了最小类内方差支持向量机(MCVSVMs)和总间隔v-支持向量机(TM-v-SVM)的优点。给出了TM-v-MCVSVMs在小样本问题和非线性分类问题中的解决方法。经初步的实验验证,在含有噪音人脸图像的分类问题中,TM-v-MCVSVMs获得了比MCVSVMs和TM-v-SVM更好的分类性能。; 关键词支持向量机(SVM) 最小类内方差支持向量机(MCVSVMs) 总间隔v-支持向量机(tm-v-svm) 人脸识别主成分分析(PCA) 核主成分分析(KPCA); Keywords Support Vector Machine（SVM）； Minimum Class Variance Support Vector Machines（MCVSVMs）； Total Margin v support Vector Machine（tm-v-svm）； face recognition； Principal Component Analysis（PCA）； Kernel Principal Component Analysis（KPCA）；; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名公共矢量的最小类内方差SVM与噪音人脸分类被引量：1: 4; 作者杨冰王士同; 机构江南大学信息工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第27期164-167,202,共5页; 基金国家"十一五"科技支撑计划重大项目资助(No.2007AA1Z158) 国家自然科学基金(No.60704047) 国家自然科学基金重大研究计划(No.9082002)~~; 文摘提出基于公共矢量的最小类内方差支持向量机(CV-MCVSVM),用于提高噪音人脸图像分类问题中的抗噪性能。它继承了最小类内方差支持向量机(MCVSVMs)的优点,引入了由公共矢量(CVs)构成的散度矩阵Scom,由于CVs包含了样本中的共同信息,因此CV-MCVSVM在定义中将每个样本减去了CVs的均值,保留了更多的分类信息,进一步提高了抗噪能力。给出了CV-MCVSVM的推导过程。经实验验证,在含有噪音人脸图像的分类问题中,CV-MCVSVM获得了比MCVSVMs和总间隔v-支持向量机(TM-v-SVM)更好的分类性能。; 关键词支持向量机(SVM) 最小类内方差支持向量机(MCVSVMs) 总间隔v-支持向量机(tm-v-svm) 判别公共矢量(DCVs) 公共矢量(CVs) 人脸识别; Keywords Support Vector Machine（SVM） Minimum Class Variance Support Machines（MCVSVMs） Total Margin v Support Vector Machine（tm-v-svm） Discriminative Common Vectors（DCVs） Common Vectors（CVs） face recognition; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	总间隔v-模糊支持向量机研究	史晓燕陶剑文	《计算机工程》 CAS CSCD	2012	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	迁移拉普拉斯总间隔支持向量机	陆兵周国华顾晓清殷新春	《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	噪音人脸图像的总间隔v最小类内方差SVM分类	杨冰王士同	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2010	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	公共矢量的最小类内方差SVM与噪音人脸分类	杨冰王士同	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2011	1	在线阅读下载PDF 职称材料