唐小平

作品数：3被引量：1H指数：1
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供职机构：中南民族大学计算机科学学院更多>>
发文主题：支持向量机SVM分类超平面最优分类超平面更多>>
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发文期刊：《中南民族大学学报（自然科学版）》《软件导刊》更多>>
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基于总间隔的自适应模糊支持向量机在线性与非线性领域中的应用研究
《软件导刊》2007年第10期14-15,共2页王文涛 唐小平 罗伟 
针对传统的SVM在实际应用中存在的过拟合问题、最优分类超平面的倾斜问题和推广误差界的问题,引入了总间隔算法和不同代价算法。介绍了基于总间隔的自适应模糊支持向量机(TAF-SVM)的原理和判别机制,并将它应用于线性和非线性领域。
关键词：支持向量机(SVM) 总间隔算法 不同代价算法 
基于总间隔与代价差异算法的支持向量机
《中南民族大学学报（自然科学版）》2007年第4期84-86,112,共4页唐小平 王文涛 
中南民族大学自然科学基金资助项目(YZY060006)
针对支持向量机在实际应用中存在的最优分类超平面的倾斜问题和推广误差界的问题,引入了总间隔与代价差异算法,对标准的支持向量机算法进行了改进.同时,针对线性和非线性两种情况,给出了详细的公式推导过程,并得出结论:基于总间隔与代...
关键词：支持向量机 最优分类超平面 总间隔 代价差异 
用于模式分类的支持向量机的研究被引量：1
《现代计算机》2007年第6期110-112,共3页唐小平 王文涛 
SVM在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出诸多特有的优势,结合模式分类,研究SVM的基本思想、训练算法及其应用,讨论海量样本数据的改进训练算法以及多类别分类方法等方面。
关键词：支持向量机(SVM) 分类超平面 训练算法 
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