程昊翔
- 作品数：4 被引量：11H指数：2
- 供职机构：同济大学电子与信息工程学院更多>>
- 发文基金：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>>
- 一种新的孪生大间隔分布机算法被引量：2
- 2016年
- 为了提高孪生支持向量机的泛化能力,提出一种新的孪生大间隔分布机算法,以增加间隔分布对于训练模型的影响.理论研究表明,间隔分布对于模型的泛化性能有着非常重要的影响.该算法在标准孪生支持向量机优化目标函数上增加了间隔分布的影响,间隔分布通过一阶和二阶数据统计特征来体现.在标准数据集上的实验结果表明,所提出的算法比SVM、TWSVM、TBSVM算法的分类精确度更高.
- 程昊翔王坚
- 关键词：泛化
- 密度加权孪生支持向量回归机被引量：2
- 2016年
- 为了使数据集的内在分布更好地影响训练模型,提出一种密度加权孪生支持向量回归机算法.该算法通过k近邻算法计算获得每个数据点基于数据密度分布的密度加权值,并将密度加权值引入到标准孪生支持向量回归机算法中.算法能够很好地反映训练数据集的内在分布,使数据点准确影响训练模型.通过6个UCI数据集上的实验结果分析验证了所提出算法的有效性.
- 程昊翔王坚
- 关键词：K近邻法
- 连续型企业生产与能源耦合优化建模方法
- 本发明涉及一种连续型企业生产与能源耦合优化建模方法。具体步骤为：建立CEECOM单元模型X，设置CEECOM生产调度速率模型Ψ信息参数，生成CEECOM系统模型，根据CEECOM系统模型Petri网拓扑结构，确定物料类型...
- 王坚赵荣泳凌卫青戴毅茹张悦程昊翔
- 文献传递
- 基于快速聚类分析的支持向量数据描述算法被引量：7
- 2016年
- 针对数据中存在的噪声对数据描述建模的影响,提出一种基于快速聚类分析的支持向量数据描述算法.该算法通过快速聚类分析算法对所要建模的数据进行预处理,通过预处理快速剔除数据中存在的影响建模的噪声;然后再将基于NN算法计算获得的权重值加权在每一个数据上,进行支持向量数据描述算法的建模.在标准数据集上的实验分析表明,所提出的支持向量数据描述算法较传统的支持向量数据描述算法和密度驱动支持向量数据描述算法在准确度上具有较明显的提升.
- 程昊翔王坚
- 关键词：聚类分析支持向量数据描述加权
