陈家德

作品数：2被引量：4H指数：1
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供职机构：江南大学信息工程学院更多>>
发文主题：模糊支持向量机支持向量机FISHER判别准则计算方法更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机工程》《计算机工程与应用》更多>>
所获基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
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自适应模糊支持向量机算法研究被引量：3
《计算机工程与应用》2010年第25期191-194,198,共5页陈家德 吴小俊 
国家自然科学基金No.60472060;No.60572034;江苏省自然科学基金No.BK2006081;国家教育部新世纪人才支持计划No.NCEG-06-0487~~
一个有效的核方法通常取决于选择一个合适的核函数。目前研究核方法的热点是从数据中自动地进行核学习。提出基于最优分类标准的核学习方法,这个标准类似于线性鉴别分析和核Fisher判别式。并把此算法应用于模糊支持向量机多类分类器设计...
关键词：核学习 支持向量机 模糊支持向量机 FISHER判别准则 
模糊支持向量机的偏移量计算方法被引量：1
《计算机工程》2009年第19期181-183,共3页陈家德 吴小俊 
2006年教育部新世纪优秀人才计划基金资助项目(NCEG-06-0487);国家自然科学基金资助项目(60472060;60572034);江苏省自然科学基金资助项目(BK2006081)
偏移量确定了支持向量机和模糊支持向量机(FSVM)的最优分类面位置,对分类性能具有较大影响。为提高模糊支持向量机的识别率,基于Fisher判别分析方法提出一种新的偏移量计算方法,将其用于FSVM多类分类器设计。对3种数据集的测试结果表明...
关键词：偏移量 支持向量机 模糊支持向量机 机器学习 
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