潘世超

作品数：2被引量：10H指数：2
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供职机构：山西大学计算机与信息技术学院更多>>
发文主题：支持向量机半监督学习学习算法增量支持向量机SVM模型更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《南京大学学报（自然科学版）》《模式识别与人工智能》更多>>
所获基金：山西省回国留学人员科研经费资助项目国家自然科学基金山西省高等学校科技创新项目山西省自然科学基金更多>>
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基于组合半监督的增量支持向量机学习算法被引量：7
《模式识别与人工智能》2016年第6期504-510,共7页郭虎升 王文剑 潘世超 
国家自然科学基金项目(No.61503229;61273291);山西省自然科学基金项目(No.2015021096);山西省回国留学人员科研项目(No.2012-008);山西省高等学校科技创新项目(No.2015110)资助~~
增量支持向量机(ISVM)由于在每次增量学习过程中无法选择最有效的增量样本,导致模型的泛化性能较差.针对此问题,文中提出基于组合半监督方式的增量支持向量机学习算法(ICS3VM).通过将大量的无标记样本分批进行组合标记以选择最优的增量...
关键词：支持向量机 组合半监督学习 增量支持向量机(ISVM) 
基于概率密度分布的增量支持向量机算法被引量：6
《南京大学学报（自然科学版）》2013年第5期603-610,共8页潘世超 王文剑 郭虎升 
国家自然科学基金(60975035;61273291);山西省回国留学人员科研资助项目(2012-008)
增量支持向量机(Incremental Support Vector Machine,ISVM)模型通过每次加入一个或者一批样本进行学习,将大规模问题分解成一系列子问题,以提高支持向量机(Support Vector Machine,SVM)处理大规模数据的学习效率,但传统ISVM(Traditiona...
关键词：支持向量机 PISVM模型 增量样本选择 概率密度分布 
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