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基于乘性规则的支持向量域分类器被引量：21: 1; 作者陆从德张太镒胡金燕《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期690-694,共5页; 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... 展开更多; 关键词支持向量域分类器乘性规则序列最小优化支持向量机学习算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

空间支持向量域分类器被引量：8: 2; 作者梁锦锦刘三阳吴德《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1080-1083,1088,共5页; 构造了一种空间支持向量域分类器(SSVDC).在训练阶段分别对正负两类样本进行支持向量域描述,根据描述边界将数据空间划分为互不相交区域,并设定相应的分类准则.在测试阶段,分别计算待识别样本与两个最小包围超球球心的距离,根据其与超... 展开更多; 关键词空间支持向量域分类器支持向量域描述描述边界区域鲁棒性模式识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于空间支持向量域分类器的人脸识别被引量：2: 3; 作者杨定礼严石杨银贤《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第2期176-178,共3页; 提出了一种基于小波变换、奇异值分解与空间支持向量域分类器相结合的人脸识别方法。在使用空间支持向量分类器对不同人脸图像的奇异特征向量进行分类时,计算所测样本到各个超球球心的距离,并根据其与超球半径的关系来判断其所归属。并... 展开更多; 关键词空间支持向量域分类器奇异值分解人脸识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

KSVDD及其在拒识判别中的应用被引量：2: 4; 作者徐引玲《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第19期195-197,共3页; 为提高支持向量域分类器(SVDC)的分类精度和鲁棒性,提出基于K近邻(KNN)和支持向量域描述(SVDD)的分类器KNN-SVDD(KSVDD)。该分类器对单类内部的样本采用SVDD的判别准则,对类交叉区域及描述边界外的样本采用KNN的判别准则。通过拒绝描述... 展开更多; 关键词支持向量域分类器 K近邻支持向量域描述拒识判别鲁棒性; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于乘性规则的支持向量域分类器被引量：21: 1; 作者陆从德张太镒胡金燕; 机构西安交通大学电信学院信息与通信工程系; 出处《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期690-694,共5页; 文摘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 .; 关键词支持向量域分类器乘性规则序列最小优化支持向量机学习算法; Keywords Data description Database systems Learning algorithms Optimization; 分类号 TP18 [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

题名空间支持向量域分类器被引量：8: 2; 作者梁锦锦刘三阳吴德; 机构西安电子科技大学理学院西安电子科技大学计算机学院; 出处《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1080-1083,1088,共5页; 基金国家自然科学基金资助(60674108 60574075 60705004); 文摘构造了一种空间支持向量域分类器(SSVDC).在训练阶段分别对正负两类样本进行支持向量域描述,根据描述边界将数据空间划分为互不相交区域,并设定相应的分类准则.在测试阶段,分别计算待识别样本与两个最小包围超球球心的距离,根据其与超球半径的大小关系确定待识别样本所处区域,并采取相应分类准则完成分类.UCI数据集上的多个数值实验表明,与支持向量机(SVM),支持向量域分类器(SVDC)相比,SSVDC具有好的鲁棒性,训练时间可缩短为SVM的20.6%,分类精度比SVDC提高45.9%.; 关键词空间支持向量域分类器支持向量域描述描述边界区域鲁棒性模式识别; Keywords space support vector domain classifier SVDD description boundary region robustness; 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

题名基于空间支持向量域分类器的人脸识别被引量：2: 3; 作者杨定礼严石杨银贤; 机构淮阴工学院电子信息工程系冻南大学信息科学与工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第2期176-178,共3页; 基金国家自然科学基金(No.60872073) 青年基金项目(No.HGQN0705)~~; 文摘提出了一种基于小波变换、奇异值分解与空间支持向量域分类器相结合的人脸识别方法。在使用空间支持向量分类器对不同人脸图像的奇异特征向量进行分类时,计算所测样本到各个超球球心的距离,并根据其与超球半径的关系来判断其所归属。并在ORL人脸数据库中进行实验。实验表明提出的人脸识别方法识别精度可达97.5%。; 关键词空间支持向量域分类器奇异值分解人脸识别; Keywords Space Support Vector Domain Classifier（SSVDC） singular value decomposition 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KSVDD及其在拒识判别中的应用被引量：2: 4; 作者徐引玲; 机构西安财经学院数学系; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第19期195-197,共3页; 基金西安统计研究院基金资助重点项目(09JD07); 文摘为提高支持向量域分类器(SVDC)的分类精度和鲁棒性,提出基于K近邻(KNN)和支持向量域描述(SVDD)的分类器KNN-SVDD(KSVDD)。该分类器对单类内部的样本采用SVDD的判别准则,对类交叉区域及描述边界外的样本采用KNN的判别准则。通过拒绝描述边界外的样本,KSVDD可应用于拒识判别。UCI数据集上的数值实验表明,KSVDD分类精度与支持向量机(SVM)相当且均比SVDC高,训练时间比SVM短,鲁棒性强,在拒识判别中有良好表现。; 关键词支持向量域分类器 K近邻支持向量域描述拒识判别鲁棒性; Keywords Support Vector Domain Classifier（SVDC） K-Nearest Neighbor（KNN） Support Vector Domain Description（SVDD） rejection determination robustness; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料