唐耀华

作品数：5被引量：62H指数：3
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供职机构：河南省电力公司电力科学研究院更多>>
发文主题：支持向量机负相关泛化集成学习算法向量机更多>>
发文领域：自动化与计算机技术天文地球电气工程更多>>
发文期刊：《石油地球物理勘探》《模式识别与人工智能》《控制与决策》《西安交通大学学报》更多>>
所获基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金河南省科技攻关计划更多>>
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无线传感器网络中缺失数据估计算法被引量：2
《计算机应用》2013年第12期3457-3459,3464,共4页邱保志 甄倩倩 唐耀华 
河南省重点科技攻关项目(112102310073);河南省电力公司电力科学研究院2012年科研项目
为了提高无线传感器网络(WSN)中缺失数据估计值的精度,提出了一种自决策插值算法。该算法能够根据数据集的空间相关性以及缺失数据的连续性选择不同的缺失数据估计策略,并将自回归滑动平均(ARMA)模型引入到对缺失数据插值的研究中。与...
关键词：无线传感器网络 缺失数据 插值算法 自回归滑动平均模型 空间相关性 
基于核相似性差异最大化的支持向量机参数选择算法被引量：16
《模式识别与人工智能》2010年第2期210-215,共6页唐耀华 郭为民 高静怀 
国家863计划资助项目(No.2006AA09A102-11)
针对支持向量机(SVM)参数选择问题,通过分析SVM近似网络模型及分类原理,提出一种基于核相似性差异最大化的高斯核参数快速选择算法(MSD).同时,将MSD算法与基于交叉验证的参数搜索算法相结合,构成一种复合SVM参数选择算法(MSD-GS),实现...
关键词：参数选择 高斯核函数 支持向量机(SVM) 相似性度量 
基于地震属性优选与支持向量机的油气预测方法被引量：19
《石油地球物理勘探》2009年第1期75-80,共6页唐耀华 张向君 高静怀 
中国高技术研究发展计划(863)(2006AA09A102-11);国家自然科学基金项目(40730424)资助
地震属性分析技术是油气藏勘探开发中的主要研究内容。在利用地震属性进行油气预测前,必须优选出对研究区块油气敏感、彼此相关性不强的属性组。本文针对支持向量机提出一种新的特征选择算法,通过定义核特征相似度推导出核空间类可分性...
关键词：地震属性 特征选择 油气预测 支持向量机 
一种新的选择性支持向量机集成学习算法被引量：22
《西安交通大学学报》2008年第10期1221-1225,共5页唐耀华 高静怀 包乾宗 
国家高技术研究发展计划资助项目(2006AA09A102-11);国家自然科学基金重点资助项目(40730424)
针对支持向量机(SVM)在应用于集成学习中会失效的问题,提出一种选择性SVM集成学习算法(SE-SVM),利用ξα误差估计法估计个体SVM泛化性度量,并基于负相关学习理论引入差异性度量,通过递归删除法选择出一组泛化性能优良、相互间差异性大的...
关键词：泛化性度量 集成学习 负相关 支持向量机 
基于二分网格的支持向量预选取算法被引量：3
《控制与决策》2007年第7期755-759,764,共6页唐耀华 高静怀 邱保志 
国家自然科学基金项目(40174032).
在SVM训练过程中,二次规划问题的求解制约着SVM应用于大规模数据.SVM的决策函数由邻近分类超平面的部分训练样本——支持向量决定.基于减小训练样本数目、加快SVM训练过程的目的,提出一种基于二分网格的边界样本提取方法.数据仿真实验表...
关键词：支持向量机 二分网格 分类 边界样本 
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