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题名基于算法随机性理论和奇异描述的置信学习机器
被引量：10
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作者
邱德红
陈传波
金先级
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机构
华中科学技术大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2004年第9期1586-1592,共7页
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基金
华中科技大学"引进人才"基金项目 (A183 170 )
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文摘
根据Kolmogorov算法随机性理论 ,为学习机器建立了一种置信机制 ,描述了置信学习机器的算法 论证了通过样本奇异描述函数定义的可计算的样本序列随机性描述函数与Kolmogorov算法随机性理论中定义的 ,不可计算的序列随机性描述函数具有相同的意义 分别从样本空间距离、样本对分类边界的支持力度和样本应变大小 3个不同的角度设计了样本奇异描述函数 ,利用它们实现了置信学习机器算法
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关键词
置信机器学习
算法随机性理论
奇异性描述
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Keywords
confidence learning machine
algorithmic theory of randomness
dissimilarity description
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名算法随机性置信支持向量机及其签名认证
被引量：4
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作者
邱德红
陈传波
金先级
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机构
华中科技大学计算机科学与技术学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2004年第12期2131-2134,共4页
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文摘
根据 Kolmogorov算法随机性理论 ,描述定义了具有置信判别能力的置信学习机器 .利用普通支持向量学习机器中的 L agrangian系数 ,从系数基本的物理内涵出发 ,近似实现了 Kolmogorov算法随机性理论定义的普适不可计算的随机性描述函数 .并由此定义了学习的置信度 ,使得支持向量学习机在学习判断对象类别的同时能够给出该次判断的可信程度 ,丰富了学习机器的输出信息 .将置信支持向量机用于认证手写签名的特征向量 。
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关键词
算法随机性
置信机器学习
支持向量机
签名认证
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Keywords
algorithmic theory of randomness
confidence learning machine
support vector machine
signature verification
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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