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陈家德

作品数：2 被引量：4H指数：1
供职机构：江南大学信息工程学院更多>>
发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 2篇模糊支持向量...
  • 1篇计算方法
  • 1篇FISHER...
  • 1篇FISHER...

机构

  • 2篇江南大学

作者

  • 2篇陈家德
  • 2篇吴小俊

传媒

  • 1篇计算机工程
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2010
  • 1篇2009
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
自适应模糊支持向量机算法研究被引量：3
2010年
一个有效的核方法通常取决于选择一个合适的核函数。目前研究核方法的热点是从数据中自动地进行核学习。提出基于最优分类标准的核学习方法,这个标准类似于线性鉴别分析和核Fisher判别式。并把此算法应用于模糊支持向量机多类分类器设计上,在ORL人脸数据集和Iris数据集上的实验验证了该算法的可行性。
陈家德吴小俊
关键词：支持向量机模糊支持向量机FISHER判别准则
模糊支持向量机的偏移量计算方法被引量：1
2009年
偏移量确定了支持向量机和模糊支持向量机(FSVM)的最优分类面位置,对分类性能具有较大影响。为提高模糊支持向量机的识别率,基于Fisher判别分析方法提出一种新的偏移量计算方法,将其用于FSVM多类分类器设计。对3种数据集的测试结果表明,使用新偏移量的FSVM识别率高于使用标准偏移量的FSVM识别率。
陈家德吴小俊
关键词：支持向量机模糊支持向量机
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