支持向量预选取

作品数：19被引量：33H指数：3
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基于距离排序的DUPSO-DSVM民歌快速分类算法研究被引量：1
《计算机工程与科学》2023年第10期1874-1883,共10页吕小姣 张玉梅 杨红红 吴晓军 
国家自然科学基金(11872036);中央高校基本科研业务费创新团队项目(GK202101004);陕西省创新能力支撑计划(2022TD-26)。
在网络信息快速发展的时代背景下,不同的音乐爱好者对音乐信息检索的需求也在不断提高,音乐分类成为了一个非常值得研究的问题。提出了将耗散均匀搜索粒子群优化算法DUPSO与基于距离排序的支持向量预选取算法DSVM相结合的DUPSO-DSVM民...
关键词：民歌分类 特征提取 DUPSO算法 支持向量机 支持向量预选取 
一种改进的PSO-SVM算法被引量：1
《应用数学进展》2021年第7期2305-2313,共9页郑恩涛 吴思燕 胡志涛 鞠豪 
粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法在整个训练数据集上搜寻支持向量机(Support vector machine, SVM)最优惩罚参数C和高斯核参数σ时会出现搜寻时间过长的问题。为了解决该问题,我们提出了一种基于距离配对排序(Distanc...
关键词：粒子群优化 支持向量预选取 距离配对排序 支持向量候选集 参数寻优 
基于距离配对排序的支持向量预选取算法被引量：3
《应用数学进展》2020年第2期195-203,共9页韩成志 郑恩涛 马国春 
支持向量机是一种基于统计学习理论的二分类方法。支持向量机最小序列化算法(SMO)是针对支持向量机的对偶问题开发的高效算法。在数据训练过程中,支持向量对于分离超平面的确定起着决定性作用,但是支持向量仅占原始样本集的一小部分,并...
关键词：支持向量机 支持向量 预选取 边界向量集 距离配对排序 
改进的支持向量预选取方法在语音识别中的应用(英文)被引量：1
《系统仿真学报》2015年第11期2714-2721,共8页郝瑞 牛砚波 修磊 
Shanxi Scholarship Council of China(2009-28);Natural Science Foundation of Shanxi Province(2009011022-2)
对于大规模数据量的语音识别问题,支持向量机的训练成为一个难题。预选取支持向量是解决这一难题的方法之一。提出一种新的支持向量预选取算法.一方面对原数据集的每类数据分别进行核模糊C均值聚类,将所有的聚类中心作为每类数据的表征...
关键词：支持向量 多类分类 核模糊C聚类 样本预选取算法 语音识别系统仿真 
一种改进的LSSVM支持向量预选取算法
《太原理工大学学报》2014年第5期609-613,共5页张雪英 王真真 刘晓峰 
国家自然科学基金资助项目(61072087)
解的稀疏性的丧失——所有的训练样本均作为支持向量,是最小二乘支持向量机的缺点之一,针对导致模型复杂度提高和模型训练、识别速度降低的问题,从数据挖掘和支持向量的几何分布含义两个方面出发,提出了一种新的支持向量预选取算法。一...
关键词：最小二乘支持向量机 K均值聚类 K最近邻 预选取算法 稀疏化 
基于随机中心距离排序的支持向量预选取方法
《微电子学与计算机》2013年第8期36-39,共4页胡志军 王鸿斌 李荣 
山西省自然科学基金项目(2009011018-4);山西省高校科技开发项目(20101120)
提出了一种基于随机中心距离排序的支持向量预选取方法.对于线性可分情况,该方法首先从每一个类别中随机选取一定数目的样本计算均值,并把该均值作为该类别样本的随机中心,然后对每一个样本计算它与另一类样本随机中心之间的距离,最后...
关键词：支持向量预选取 随机中心 距离排序 边界样本集 
交叉验证KNN支持向量预选取算法在说话人识别上的应用被引量：1
《科学技术与工程》2013年第20期5839-5842,5847,共5页陈雪芳 杨继臣 
国家自然科学基金项目(61101160);广东省自然科学基金项目(9151009001000043);东莞市高校科研机构科技计划项目(2011108102016)资助
针对传统支持向量机算法时空复杂度较高的不足,提出了一种基于交叉验证KNN的支持向量预选取算法。该算法首先对原始样本求k个的邻近样本,然后计算邻近样本中异类样本的比例p1,最后选取满足p1大于阈值p的原始样本作为支持向量。通过交叉...
关键词：支持向量机 交叉验证 KNN算法 说话人识别 
支持向量预选取的K边界近邻法被引量：6
《电路与系统学报》2013年第2期91-96,共6页李庆 胡捍英 
国家重大专项资助项目(2009ZX03003-007)
支持向量机是基于统计学习理论的一种新兴的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出了突出的优势。但其支持向量的选取相当困难,这也成为限制其应用的瓶颈问题。本文提出了一种支持向量预选取的方法—K边界近邻...
关键词：支持向量机 K边界近邻法 预选取 边界向量 支持向量 
基于错分样本的AdaBoost支持向量预选取算法
《微电子学与计算机》2013年第4期50-52,共3页叶菲 罗军 
支持向量机在大样本情况下训练速度慢,支持向量预选取可以解决这个问题.AdaBoost算法重点关注错分样本,而错分样本一般都处于分类边界,支持向量就由分类边界样本构成.因此,提出基于错分样本的AdaBoost支持向量预选取算法,该算法通过AdaB...
关键词：ADABOOST 错分样本 SVM 支持向量预选取 
改进向量投影的支持向量预选取方法被引量：7
《计算机学报》2012年第5期1002-1010,共9页杨静 于旭 谢志强 
国家自然科学基金(60873019;61073041;61073043);黑龙江省自然科学基金(F200901);中国博士后科学基金(20090460880);黑龙江省博士后科学基金(LBH-Z09214);哈尔滨市优秀学科带头人研究专项资金(2011RFXXG015)资助~~
针对基于向量投影的支持向量预选取方法选取投影直线过于简单粗糙,导致需要选取较多的边界向量才能包含原始问题的支持向量的问题,提出了一种新的支持向量预选取方法.该方法通过定义好的投影直线具备的3个必要特征,提出:对于线性可分情...
关键词：支持向量机 边界向量集合 FISHER线性判别 中心向量 
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