邵壮丰

作品数：5被引量：13H指数：2
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供职机构：中国电信更多>>
发文主题：支持向量机最小二乘支持向量机支持向量机算法自适应模糊自适应迭代更多>>
发文领域：自动化与计算机技术理学更多>>
发文期刊：《计算机工程与应用》《计算机科学》更多>>
所获基金：广东省自然科学基金国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金霍英东基金更多>>
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结合分水岭机制的有监督图像背景分割算法被引量：1
《计算机工程与应用》2011年第21期205-209,共5页温雯 郝志峰 邵壮丰 
国家自然科学基金No.61070033;广东省自然科学基金重点项目(No.9251009001000005);广东高校优秀青年创新人才培育项目(No.LYM09068)~~
传统的分水岭分割算法属于无监督的图像分割算法,分割获得的子区域往往不具备现实的语义信息。在分水岭分割的基础上,利用子区域像素值的高斯统计性质,提出了一种有监督的图像背景学习方法。该算法能够通过对少量人工标注的图像样本的学...
关键词：背景学习 有监督 分割 分水岭算法 
面向图像数据集的高斯过程分类被引量：1
《计算机工程与应用》2011年第11期160-163,共4页温雯 郝志峰 邵壮丰 
国家自然科学基金No.61070033;广东省自然科学基金重点项目(No.9251009001000005);广东高校优秀青年创新人才培育项目(No.LYM09068)~~
高斯过程分类是近年机器学习领域引起广泛关注的一类有监督的学习算法。该算法在高斯过程的先验假设下,以后验概率最大化的为目标,获得对新样本的预测值及属于该值的概率。针对图像数据的特性,提出一种将高斯过程应用于图像分类的方法,...
关键词：高斯过程 图像分类 模式识别 机器学习 
迭代重加权最小二乘支持向量机快速算法研究被引量：7
《计算机科学》2010年第8期224-228,297,共6页温雯 郝志峰 邵壮丰 
信息安全国家重点实验室开放课题基金(20090401)资助
迭代重加权(Iteratively Reweighted)方法是提高最小二乘支持向量机(LS-SVM)稳健性的重要手段,但由于涉及到多次加权和重复训练,该方法需要大量运算,无法广泛应用。通过数值推导,获得了求解迭代重加权最小二乘支持向量机(IRLS-SVM)的快...
关键词：支持向量机 稳健性 异常样本 快速算法 
基于支持向量回归的单步多分类算法
《计算机工程与应用》2007年第32期9-11,51,共4页吴广潮 邵壮丰 
广东省自然科学基金(No.04020079);华南理工大学自然科学基金(No.B13-E5050190)。~~
分析了利用支持向量回归求解多分类问题的思想,提出了一种基于局部密度比权重设置模型的加权最小二乘支持向量回归模型来单步求解多分类问题:该方法先分别对类样本中每类样本利用局部密度比权重设置模型求出每个样本的权重隶属因子,然...
关键词：回归 支持向量机 加权最小二乘支持向量机 多分类 
自适应模糊支持向量机算法被引量：4
《计算机工程与应用》2006年第27期53-56,共4页邵壮丰 杨晓伟 吴广潮 
国家自然科学基金资助项目(编号:10471045;60433020);广东省自然科学基金资助项目(编号:970472;000463;04020079);霍英东基金资助项目(编号:91005);教育部人文社科基金资助项目(编号:2005-241);广东省科技攻关项目(编号:2005B10101010);广州市天河区科技攻关项目(编号:051G041);华南理工大学自然科学基金资助项目(编号:D76010;B13-E5050190)
支持向量机算法对噪声和异常点是敏感的,为了克服这个问题,人们引入了模糊隶属度。传统确定样本模糊隶属度的方法,都是基于原始空间的。文章提出了基于特征空间的模糊隶属度函数模型。在该模型中,以特征空间中的样本为中心,以给定的距离...
关键词：支持向量机 最小二乘支持向量机 自适应迭代 模糊隶属度 
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