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结构风险最小化近邻分析解决大规模训练集支持向量机学习问题被引量：3: 1; 作者胡正平张晔《信号处理》 CSCD 北大核心 2007年第2期161-164,共4页; SVM是利用靠近边界的少数向量来构造最大间隔的分类超平面,当海量样本之间存在相互混迭时,支持向量数目急剧增加,导致训练难度增大。针对该问题,本文将结构风险最小化近邻分析与支持向量机相结合构成了一种新的SVM学习方法。它首先根据... 展开更多; 关键词结构风险最小原理支持向量机核函数乘性规则最近邻分类器; 在线阅读下载PDF 职称材料

特征选择和提取要素的分析及其评价被引量：18: 2; 作者范劲松方廷健《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第13期95-99,共5页; 该文将统计学习理论应用于特征选择和提取方法的分析，研究了影响特征选择和提取的要素并给出了正、负边缘距离的定义和特征选择和提取的评价方法。以往的特征分类评价和分类方法多是建立在传统的统计学基础之上，前提是有足够多的样本... 展开更多; 关键词结构风险最小原理特征选择汉字识别统计学习理论特征提取; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SRM自组织多区域覆盖的可拒绝近邻分类算法研究被引量：3: 3; 作者胡正平贾千文《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期293-296,共4页; 该文依据区分与划分相结合的可拒绝模式识别思路,提出了高维空间海量训练样本情况下的基于结构风险最小化决策的自组织多区域多球覆盖可拒绝近邻分类算法。该方法利用同类样本之间相互接近的特性,通过结构风险最小化紧几何覆盖策略,选... 展开更多; 关键词可拒绝模式识别结构风险最小化原理近邻分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

参数自适应决策的多分辨率核支持向量分类器被引量：1: 4; 作者胡正平张晔《信号处理》 CSCD 北大核心 2006年第5期712-715,共4页; 为克服经典支持向量分类器(SVC)训练算法中参数的选择需要多次人工调整的缺陷,本文提出了基于多分辨率核的支持向量机参数自适应调节策略。首先通过分析非线性核映射的特征空间超平面的最小VC维数,提出了多分辨率核函数参数的自适应优... 展开更多; 关键词支持向量分类器 VC维数多分辨率核结构风险最小化原理; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结构风险最小化近邻分析解决大规模训练集支持向量机学习问题被引量：3: 1; 作者胡正平张晔; 机构燕山大学通信电子工程系; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2007年第2期161-164,共4页; 基金国家自然科学基金资助(60272073); 文摘 SVM是利用靠近边界的少数向量来构造最大间隔的分类超平面,当海量样本之间存在相互混迭时,支持向量数目急剧增加,导致训练难度增大。针对该问题,本文将结构风险最小化近邻分析与支持向量机相结合构成了一种新的SVM学习方法。它首先根据各个训练数据的类间最近邻距离利用结构风险最小化近邻分析选择训练子集;在选择的样本子空间内采用乘性规则直接求取Lagrange因子,而不是传统的二次优化方法;最后加入附加剩余样本进行交叉验证处理,直到算法满足收敛性准则。各种分类实验表明本文提出的算法具有良好的性能,特别是在训练样本庞大,支持向量数量较多的情况下,能够较大幅度的减少计算复杂度,提高分类速度。; 关键词结构风险最小原理支持向量机核函数乘性规则最近邻分类器; Keywords Structural risk minization Support vector machines kernel function Muhiplicative update Nearest neighbor classifter; 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

题名特征选择和提取要素的分析及其评价被引量：18: 2; 作者范劲松方廷健; 机构中国科学技术大学电子系中国科学院合肥智能机械研究所; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第13期95-99,共5页; 文摘该文将统计学习理论应用于特征选择和提取方法的分析，研究了影响特征选择和提取的要素并给出了正、负边缘距离的定义和特征选择和提取的评价方法。以往的特征分类评价和分类方法多是建立在传统的统计学基础之上，前提是有足够多的样本，但当样本有限时难以获得理想的效果。该文以研究小样本统计估计和预测的理论一统计学习理论框架为指导，研究基于小样本所选择和提取的特征的分类评价，提出了衡量特征推广性能的正边缘距离概念和衡量类交叠情况的负距离概念，并在此基础上，进一步提出了特征选择和提取的最大正边缘距离评价、最小负距离评价、最小维评价和最小误识率评价。该文以相似的手写汉字的识别为例，说明所提出的定义和评价方法的实用性。; 关键词结构风险最小原理特征选择汉字识别统计学习理论特征提取; Keywords structural risk minimization,positive margin distance,negative margin distance,VC dimension,feature selection and abstraction.; 分类号 TP391.43 [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SRM自组织多区域覆盖的可拒绝近邻分类算法研究被引量：3: 3; 作者胡正平贾千文; 机构燕山大学信息科学与工程学院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期293-296,共4页; 基金河北省自然科学基金(F2008000891) 燕山大学博士基金项目(B287) 北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室开放基金(0507)资助课题; 文摘该文依据区分与划分相结合的可拒绝模式识别思路,提出了高维空间海量训练样本情况下的基于结构风险最小化决策的自组织多区域多球覆盖可拒绝近邻分类算法。该方法利用同类样本之间相互接近的特性,通过结构风险最小化紧几何覆盖策略,选择训练样本,通过自组织多区域多球覆盖模型构成同类样本的划分性描述,达到拒绝识别非训练类样本的目的,最后通过k近邻相互区分性比较确定真实类别。仿真实验结果表明该文的思路是合理可行的,在实际应用领域具有一定价值。; 关键词可拒绝模式识别结构风险最小化原理近邻分类; Keywords Rejecting pattern recognition Structural risk minimization Nearest neighbor classifier; 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

题名参数自适应决策的多分辨率核支持向量分类器被引量：1: 4; 作者胡正平张晔; 机构哈尔滨工业大学通信电子工程系图象信息处理研究所; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2006年第5期712-715,共4页; 基金国家自然科学基金资助(60272073); 文摘为克服经典支持向量分类器(SVC)训练算法中参数的选择需要多次人工调整的缺陷,本文提出了基于多分辨率核的支持向量机参数自适应调节策略。首先通过分析非线性核映射的特征空间超平面的最小VC维数,提出了多分辨率核函数参数的自适应优化准则。然后通过迭代求解获得最优泛化能力的多分辨率核参数数值。多分辨率核函数方法保持了经典SVC训练算法结构风险最小化的原则,克服了经典SVC选择单一参数的缺陷。仿真实验结果表明本文提出的算法能够自适应的选择合适的核参数达到最优泛化能力。; 关键词支持向量分类器 VC维数多分辨率核结构风险最小化原理; Keywords support vector classifier（SVC） vapnik-chervonenkis dimension multl-resolution kernel structural risk minimization principle; 分类号 TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 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	结构风险最小化近邻分析解决大规模训练集支持向量机学习问题	胡正平张晔	《信号处理》 CSCD 北大核心	2007	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	特征选择和提取要素的分析及其评价	范劲松方廷健	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2001	18	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于SRM自组织多区域覆盖的可拒绝近邻分类算法研究	胡正平贾千文	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2009	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	参数自适应决策的多分辨率核支持向量分类器	胡正平张晔	《信号处理》 CSCD 北大核心	2006	1	在线阅读下载PDF 职称材料