丁晓剑

作品数：15被引量：38H指数：3
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供职机构：中国电子科技集团第二十八研究所更多>>
发文主题：支持向量机有效集泛化性能偏置XML更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信军事更多>>
发文期刊：《舰船电子工程》《计算机与现代化》《计算机工程与应用》《控制与决策》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中国人民解放军总装备部预研基金更多>>
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关联规则挖掘以改进朴素贝叶斯被引量：1
《舰船电子工程》2016年第5期112-117,共6页俞杰 丁晓剑 崔鹏 
朴素贝叶斯算法是建立在条件独立性假设上的,但是在实际应用中,类属性条件独立假设并不成立。针对这个问题,结合关联规则方法构造一个改进的朴素贝叶斯分类器。通过挖掘感兴趣的和频繁的项目集,深入研究样本算法中的属性联系。使随后运...
关键词：朴素贝叶斯 条件独立性假设 项目集 
军事概念模型元素关系研究被引量：2
《火力与指挥控制》2014年第11期4-7,共4页丁晓剑 邢利菊 
概念模型元素及其关系是军事建模过程中的一个重要环节。目前军事概念模型的研究对模型元素关系的描述不够细化。从军事系统的概念内涵、作用与分类出发,分别探讨了模型元素之间的基本关系和高级关系,利用OCL语言描述了高级关系的约束...
关键词：概念模型 元素关系 对象约束语言 
基于插件的条件匹配过滤方法被引量：1
《计算机与现代化》2014年第6期102-105,共4页程文迪 楚威 丁晓剑 
针对现有信息分发软件中条件匹配过滤功能模块与主程序紧密耦合,导致其可扩展性与灵活性较差的问题,提出一种基于插件的条件匹配过滤方法。首先定义插件接口、订阅条件,然后通过设计的调用规范将插件集成于信息分发软件中。该方法利用...
关键词：插件 信息分发 条件匹配 过滤 
基于混合挖掘的军事数据分类方法
《火力与指挥控制》2014年第6期108-110,114,共4页丁晓剑 雷鸣 
总装预研基金资助项目(51306010401)
基于军事信息系统的体系作战指挥,必须依托准确可靠的数据支撑。为了研究数据挖掘方法在军事数据上的学习性能,采用支持向量机方法和粗糙集对坦克连的作战数据进行了仿真实验。试验结果表明,支持向量机方法能够预测坦克连的命中率为100%...
关键词：混合挖掘 军事数据 支持向量机 粗糙集 
无偏置ν-支持向量回归优化问题研究
《控制与决策》2012年第6期866-870,共5页丁晓剑 赵银亮 
国家自然科学基金项目(61173040)
在高维特征空间中,具有支持向量机形式的学习机的决策超平面倾向于通过原点,并不需要偏置.但在-支持向量回归机(ν-SVR)中存在偏置,为了研究偏置在ν-SVR中的作用,提出了无偏置的ν-SVR优化问题并给出其求解方法.在标准数据集上的实验表...
关键词：偏置 ν-支持向量回归机 优化问题 
偏置b对支持向量机分类问题泛化性能的影响被引量：1
《自动化学报》2011年第9期1105-1113,共9页丁晓剑 赵银亮 
国家高技术研究发展计划(863计划)(2008AA01Z136)资助~~
Poggio指出支持向量机(Support vector machine,SVM)中偏置b项是为了保证核函数的正定性,当使用的核函数为正定核时,b就不需要存在.为了验证b对SVM分类问题泛化性能的影响,研究了无bSVM的优化问题并给出了相应的有效集求解算法.通过XOR...
关键词：偏置 支持向量机 泛化性能 有效集 
无偏置ν-SVM分类优化问题研究
《电子与信息学报》2011年第8期1998-2002,共5页丁晓剑 赵银亮 
国家863计划项目(2008AA01Z136)资助课题
在高维空间中,分类超平面倾向于通过原点,即不需要偏置(b)。为了研究在ν-SVM分类问题中是否需要b,该文提出了无(b)的ν-SVM的对偶优化问题并给出了其优化问题求解方法。该方法通过有效集策略将对偶优化问题转化为等式约束子优化问题,...
关键词：V-支持向量机 偏置 泛化性能 有效集 
基于SVM的二次下降有效集算法被引量：3
《电子学报》2011年第8期1766-1770,共5页丁晓剑 赵银亮 李远成 
国家863高技术研究发展计划(No.2008AA01Z136)
针对现有的有效集方法应用到支持向量机(support vector machine,SVM)优化问题时收敛速度较慢的问题,提出了一种基于二次下降法和推测赋值法的有效集算法.该算法在每次迭代过程中利用映射因子将迭代向量值限制在优化问题的不等式约束中...
关键词：支持向量机 有效集 二次下降法 迭代 
优化极限学习机的序列最小优化方法被引量：18
《西安交通大学学报》2011年第6期7-12,19,共7页丁晓剑 赵银亮 
国家高技术研究发展计划资助项目(2008AA01Z136)
针对传统二次规划求解方法训练优化极限学习机(OMELM)存在速度慢和效率低的问题,提出了单变量迭代序列最小优化(SSMO)算法.该算法通过在框式约束中优化拉格朗日乘子来实现目标函数的最小化:首先在初始化拉格朗日乘子中选择使目标函数值...
关键词：极限学习机 支持向量机 序列最小优化 
双边界支持向量机的理论研究与分析被引量：2
《北京邮电大学学报》2010年第2期20-23,共4页丁晓剑 赵银亮 
国家高技术研究发展计划项目(2008AA01Z136)
根据统计学习理论,间隔大小是反映泛化能力的一个很重要的方面.受一类支持向量机(SVM)的启发,提出的双边界SVM能分别用2个边界对2类问题分类.它能在保证分类正确的同时保证分类间隔的最大化,理论上分别从推广性能和不平衡类分布2方面证...
关键词：分类间隔 泛化性能 双边界支持向量机 
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