直推式支持向量机

作品数：47被引量：147H指数：7
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相关作者：张燕杜红乐李巍华肖建鹏韩彦岭更多>>
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基于TSVM模型的智能电能表自动化检定系统异常检测被引量：10
《电气传动》2022年第21期67-73,共7页庄葛巍 顾臻 冯秀庆 段艳 
智能电能表自动化检定系统在长期运行过程中可能出现异常,但定期人工检测方法无法及时获悉风险信息,缩短人工检查的周期又将降低自动化检定的工作效率。在多数情况下异常表位样本数据是无标记的,通常采用无监督式异常检测算法筛选异常表...
关键词：智能电能表 自动化检定 检定数据 异常检测 半监督 直推式支持向量机模型 
基于改进代价敏感直推式支持向量机的发电企业滥用市场力识别被引量：5
《电力系统保护与控制》2022年第11期102-111,共10页王文婷 安爱民 保承家 平常 程紫运 
国家电网有限公司科技项目资助(52094020001A)。
随着现货市场的加速推进,准确地实时识别滥用市场力行为是电力市场违规行为管理的一项关键性任务。将改进的支持向量机与变分不等式求解算法结合,实现了在只有少量发电企业有标签数据情形下仍可以准确实时地识别发电企业滥用市场力行为...
关键词：发电企业 市场力 直推式支持向量机 代价敏感 变分不等式 
融合注意力机制的阿尔茨海默症识别模型被引量：2
《生物医学工程研究》2021年第3期233-240,共8页曾安 高征 
国家自然科学基金资助项目(61772143);广东省级科技计划项目(2019A050510041)。
本研究针对阿尔茨海默症(Alzheimer′s disease,AD)不同阶段人群难以识别区别的问题,提出一种融合注意力机制的AD识别模型。该方法利用脑区模板标签(Automated anatomical labeling,AAL)划分受试者的大脑区域,将同一脑区中具有相同属性...
关键词：阿尔茨海默症 注意力机制 体素 基分类器 深度学习 直推式支持向量机 
基于改进TSVM的通信辐射源个体识别被引量：2
《电讯技术》2020年第9期1069-1074,共6页姚步泉 赖鹏辉 丁立达 王世练 张炜 
为了解决通信辐射源个体中标签获取难问题,引入半监督机器学习理论,提出了一种基于预测置信度进行迭代的半监督学习算法(Improved Transductive Support Vector Machine Iterative Algorithm Based on the Confidence of Prediction,CP-...
关键词：通信辐射源 个体识别 半监督学习 直推式支持向量机 
协同主动学习和半监督方法的海冰图像分类被引量：3
《海洋学报》2020年第1期123-135,共13页韩彦岭 赵耀 周汝雁 张云 王静 杨树瑚 洪中华 
国家自然科学基金（41376178,41401489,41506213）;上海市科学技术委员会地方院校能力建设项目（11510501300）
海冰遥感光谱影像分类中标签样本难以获取,导致海冰分类精度难以提高,但是大量包含丰富信息的未标签样本却没有得到充分利用,针对这种情况,提出一种协同主动学习和半监督学习方法用于海冰遥感图像分类。在主动学习部分,结合最优标号和...
关键词：海冰分类 主动学习 半监督学习 直推式支持向量机 协同训练 
融合深度特征的多示例学习陶俑图像分类被引量：1
《西北大学学报（自然科学版）》2019年第6期895-902,共8页温超 屈健 李展 
国家重点研发计划课题(2017YFB1402103);教育部人文社会科学研究项目(17YJCZH186);陕西省自然科学基金项目(2013JQ8022);陕西省教育厅自然科学基金项目(2013JK1181,2014JK1724)
针对陶俑文物的图像理解问题,陶俑分类可为其提供有价值的信息,该文提出了一种融合深度特征的多示例学习(MIL)方法用于陶俑图像分类。首先,对陶俑图像进行分割,提取出分割区域的手工特征(包括尺度不变特征变换和形态特征)和卷积神经网...
关键词：陶俑图像 多示例学习 卷积神经网络 多核 直推式支持向量机 
噪声标注下的改进TSVM学习算法被引量：2
《计算机工程与应用》2019年第17期44-50,共7页何丽 刘颖 韩克平 
国家自然科学基金（No.61502331,No.1162600458）;天津市自然科学基金（No.15JCYBJC16000,No.16JCYBJC42000）
深度学习的迅速发展需要大量有标记数据的支持,而实际数据中往往带有未知比例的噪声标记,会直接影响分类器的最终结果。针对数据集中错误标记的存在,提出了一种噪声标注下的TSVM改进算法,该方法利用聚类筛选出错分率较高的簇,通过交换...
关键词：噪声标记 直推式支持向量机 聚类算法 鲁棒性 
基于TSVM智能学习的彩色图像水印研究
《科技资讯》2019年第10期5-6,共2页李佳璐 
2018年大学生创新创业训练计划项目校级《一种基于TSVM智能学习的彩色图像水印方法》(项目编号:201810165153)
直推式支持向量机(TSVM)是一种半监督的学习算法,是在SVM算法上的一种扩展。在当今时代,互联网技术发展越来越快,原创者数字作品的信息安全以及知识产权的保护成为热议话题。该文重点关注彩色图像水印领域的抗一般性几何攻击问题,拟结...
关键词：图像水印 直推式支持向量机 扩展Shearlet变换 Kubelka-Munk光谱辐射理论 
主动学习与半监督技术相结合的海冰图像分类被引量：2
《遥感信息》2019年第2期15-22,共8页韩彦岭 李鹏 张云 徐利军 王静 
国家自然科学基金(41376178;41401489;41506213);上海科学技术委员会(11510501300);上海高校青年学者基金(zzhy13033);上海海洋大学科技发展专项资金(a2-0209-14-200070)
针对海冰遥感图像分类问题中标签样本获取困难、标注成本较高导致海冰分类精度难以提高的问题,提出了一种主动学习与半监督学习相结合的方式用于海冰分类。首先,利用基于不确定性准则和多样性准则进行主动学习方法,选择一批最具信息量...
关键词：海冰 主动学习 半监督学习 直推式支持向量机 分类 
基于改进k-近邻的直推式支持向量机学习算法被引量：1
《计算机与现代化》2018年第4期22-25,共4页李煜 冯翱 邹书蓉 
四川省科技厅重点研发项目(2017GZ0331)
针对直推式支持向量机(TSVM)需要遍历所有无标签样本花费时间长的缺点,提出一种基于改进k-近邻法的直推式支持向量机学习算法——k2TSVM。该算法首先使用k-均值聚类将无标签样本分成若干簇,然后求出每簇中心点的k近邻并根据其中正负样...
关键词：支持向量机 直推式学习 K-近邻法 K-均值聚类 无标签样本 
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