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徐海龙

作品数：28 被引量：77H指数：6
供职机构：空军工程大学防空反导学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金陕西省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术兵器科学与技术电子电信军事更多>>

合作作者

文献类型

  • 17篇期刊文章
  • 9篇专利
  • 2篇会议论文

领域

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  • 3篇电子电信
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主题

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  • 7篇支持向量
  • 7篇支持向量机
  • 7篇向量机
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机构

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作者

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  • 2篇2010
  • 3篇2009
  • 2篇2008
  • 1篇2007
  • 4篇2006
共 28 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
一种基于主动学习的SVM增量训练算法被引量：3
2010年
针对SVM训练学习过程中难以获得大量带有类标注样本的问题,提出一种基于距离比值不确定性抽样的主动SVM增量训练算法(DRB-ASVM),并将其应用于SVM增量训练.实验结果表明,在保证不影响分类精度的情况下,应用主动学习策略的SVM选择的标记样本数量大大低于随机选择的标记样本数量,从而降低了标记的工作量或代价,并且提高了训练速度.
徐海龙王晓丹廖勇权文
关键词：支持向量机
一种基于QBC的SVM主动学习算法被引量：8
2015年
针对支持向量机(souport vector machine,SVM)训练学习过程中样本分布不均衡、难以获得大量带有类标注样本的问题,提出一种基于委员会投票选择(query by committee,QBC)的SVM主动学习算法QBC-ASVM,将改进的QBC主动学习方法与加权SVM方法有机地结合应用于SVM训练学习中,通过改进的QBC主动学习,主动选择那些对当前SVM分类器最有价值的样本进行标注,在SVM主动学习中应用改进的加权SVM,减少了样本分布不均衡对SVM主动学习性能的影响,实验结果表明在保证不影响分类精度的情况下,所提出的算法需要标记的样本数量大大少于随机采样法需要标记的样本数量,降低了学习的样本标记代价,提高了SVM泛化性能而且训练速度同样有所提高。
徐海龙别晓峰冯卉吴天爱
关键词：支持向量机
一种LDA与SVM混合的多类分类方法被引量：3
2009年
针对决策有向无环图支持向量机(DDAGSVM)需训练大量支持向量机(SVM)和误差积累的问题,提出一种线性判别分析(LDA)与SVM混合的多类分类算法.首先根据高维样本在低维空间中投影的特点,给出一种优化LDA分类阈值;然后以优化LDA对每个二类问题的分类误差作为类间线性可分度,对线性可分度较低的问题采用非线性SVM加以解决,并以分类误差作为对应二类问题的可分度;最后将可分度作为混合DDAG分类器的决策依据.实验表明,与DDAGSVM相比,所提出算法在确保泛化精度的条件下具有更高的训练和分类速度.
张宏达王晓丹徐海龙
关键词：支持向量机线性判别分析可分性
防空武器系统机动能力的Vague集评价方法
2020年
针对已有评价方法存在的不足,提出一种防空武器系统机动能力的Vague集评价新方法。构建了防空武器系统机动能力评价指标体系,通过Vague集距离的概念,剔除偏离最大的决策Vague集,很好的解决了多人决策意见不一致难题。在此基础上,建立了防空武器系统机动能力评价数学模型,给出了武器系统机动能力评价方法。最后通过实例分析验证,该方法评估结果准确,对指挥员科学决策具有一定的参考价值。
冯卉商长安徐海龙
关键词：防空武器系统VAGUE集
Visual Prolog的DDE机制研究
2006年
对V isual Prolog的DDE机制进行了研究。首先介绍了动态数据交换技术及其工作原理,简明概括了V isual Prolog的功能、特点以及在专家系统、规划和其它AI相关问题求解方面的优势,其次阐述了V isual Prolog的DDE机制,列出了V isual Prolog中18个DDE谓词和13个DDE事件,分别介绍了作为客户机时,一个典型的请求从其他应用程序输入数据的V isual Prolog程序的关键步骤和作为服务器时,一个典型的响应其他应用程序请求数据的V isual Prolog程序的关键步骤。最后给出了一个V isual Prolog DDE机制应用的实例。
王坚雷英杰张杰明申晓勇徐海龙
关键词：动态数据交换逻辑程序设计报表设计
地空导弹战术单元射击指挥决策支持系统设计
2008年
给出了决策支持系统在指挥自动化系统基础上做出的改进.将面向对象的方法和面向过程的思想模型有机结合,实现了知识库分层模块化,完善了指挥自动化系统"人机"交互、知识表示、推理策略、动态实时等方面的不足,具有适宜的不确定性推理算法,增强了系统的智能化功能,极大地提高了推理效率和决策水平,能满足防空战斗的实时要求.
徐海龙雷鹏呼玮李孝军
关键词：地空导弹决策支持系统设计
分类器集成差异性研究被引量：12
2009年
差异性是集成学习中的重要概念,对差异性的研究在集成学习领域中占有基础性地位。从差异度量方法、差异度与分类器集成性能的关系以及差异度在集成优化中的应用三个方面对当前研究进展进行分析。深入分析了现有工作,对存在的问题给出一些解决思路,建议不能为了差异性以较大的基分类器精度损失为代价;不能为了引入差异性而偏离原来的分类问题。
张宏达王晓丹韩钧徐海龙
关键词：分类器集成泛化性能
自适应数据处理方法
本发明涉及一种自适应数据处理方法，所述方法包括提供一种自适应数据处理平台，用于在对编码设备进行辐射量评估的同时建立了基于待编码图像中的最大目标的形状的自适应的基于上下文的适应性变化长度编码模式。由于建立了基于待编码图像中...
徐海龙李龙跃汪禹喆余刚
文献传递
基于截止投票的SVM集成快速分类方法被引量：1
2009年
通过充分利用多个基分类器间的差异,集成分类器能够有效提高泛化精度,但是分类复杂度也随之增加。针对一类典型基于重采样和投票法的集成分类器,根据少数服从多数原则,在不影响分类精度的前提下给出了硬截止投票方法;针对基于B agg ing的SVM集成的特点,引入概率分析,分析根据集成中部分投票预测集成结果的损失概率,给出了基于损失概率的软截止投票方法,该方法可推广到其他基于重采样技术与投票法的集成分类系统。对一个人工数据集和两个UC I数据集的实验表明该方法在保证分类精度的前提下,大幅提高了分类速度。
张宏达王晓丹刘倞源徐海龙
关键词：支持向量机集成重采样
一种高效的SVM主动半监督学习算法
本发明公开了一种高效的SVM主动半监督学习算法，包括：(一)训练初始的SVM分类器<Image file="DDA0000582667840000011.GIF" he="28" imgContent="undefine...
徐海龙别晓峰龙光正冯卉吴天爱白东颖郭蓬松史向峰田野高歆
文献传递
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