张宏达

作品数：13被引量：103H指数：7
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供职机构：空军工程大学防空反导学院计算机工程系更多>>
发文主题：支持向量机SVM向量SVM增量学习凸壳算法更多>>
发文领域：自动化与计算机技术理学兵器科学与技术军事更多>>
发文期刊：《航空计算技术》《计算机工程与设计》《计算机工程》《计算机应用》更多>>
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基于类边界壳向量的快速SVM增量学习算法被引量：8
《计算机工程与应用》2010年第23期185-187,248,共4页吴崇明 王晓丹 白冬婴 张宏达 
国家自然科学基金No.50505051;陕西省自然科学研究计划No.2007F19~~
为进一步提高SVM增量训练的速度,在有效保留含有重要分类信息的历史样本的基础上,对当前增量训练样本集进行了约简,提出了一种基于类边界壳向量的快速SVM增量学习算法,定义了类边界壳向量。算法中增量训练样本集由壳向量集和新增样本集...
关键词：支持向量机 增量学习 壳向量 
利用KKT条件与类边界包向量的SVM增量学习算法被引量：10
《计算机工程与设计》2010年第8期1792-1794,1798,共4页吴崇明 王晓丹 白冬婴 张宏达 
国家自然科学基金项目(60975026);陕西省自然科学基金项目(2007F19)
为实现对历史训练数据有选择地遗忘,并尽可能少地丢失训练样本集中的有用信息,分析了KKT条件与样本分布间的关系并得出了结论,给出了增量训练中当前训练样本集的构成。为了提高SVM增量训练速度,进一步利用训练样本集的几何结构信息对当...
关键词：支持向量机 增量学习 KKT条件 包向量 
一种基于PSO的RBF-SVM模型优化新方法被引量：15
《控制与决策》2010年第3期367-370,377,共5页徐海龙 王晓丹 廖勇 张宏达 蒋玉娇 
国家自然科学基金项目(60975026);陕西省自然科学研究计划项目(2007F19)
针对使用径向基核函数的支持向量机,采用粒子群优化方法实现模型优化.基于训练集中样本之间的最近平均距离和最远平均距离,给出参数σ的取值空间,从而减小了超参数搜索的范围,并采用对数刻度进一步提高粒子群优化方法的参数搜索效率.与...
关键词：模型优化 支持向量机 粒子群优化 搜索效率 
分类器集成差异性研究被引量：10
《系统工程与电子技术》2009年第12期3007-3012,共6页张宏达 王晓丹 韩钧 徐海龙 
陕西省自然科学基金(2007F19);空军工程大学导弹学院研究生学位论文创新基金(DY06102)资助课题
差异性是集成学习中的重要概念,对差异性的研究在集成学习领域中占有基础性地位。从差异度量方法、差异度与分类器集成性能的关系以及差异度在集成优化中的应用三个方面对当前研究进展进行分析。深入分析了现有工作,对存在的问题给出一...
关键词：分类器集成 差异性 泛化性能 优化 
一种LDA与SVM混合的多类分类方法被引量：3
《控制与决策》2009年第11期1723-1728,共6页张宏达 王晓丹 徐海龙 
陕西省自然科学基金项目(2007F19);空军工程大学导弹学院研究生学位论文创新基金项目(DY06102)
针对决策有向无环图支持向量机(DDAGSVM)需训练大量支持向量机(SVM)和误差积累的问题,提出一种线性判别分析(LDA)与SVM混合的多类分类算法.首先根据高维样本在低维空间中投影的特点,给出一种优化LDA分类阈值;然后以优化LDA对每个二类问...
关键词：决策有向无环图 支持向量机 线性判别分析 分类阈值 可分性 
基于截止投票的SVM集成快速分类方法
《数据采集与处理》2009年第4期476-482,共7页张宏达 王晓丹 刘倞源 徐海龙 
陕西省自然科学基金(2007F19)资助项目;空军工程大学导弹学院研究生学位论文创新基金(DY06102)资助项目
通过充分利用多个基分类器间的差异,集成分类器能够有效提高泛化精度,但是分类复杂度也随之增加。针对一类典型基于重采样和投票法的集成分类器,根据少数服从多数原则,在不影响分类精度的前提下给出了硬截止投票方法;针对基于B agg ing...
关键词：截止投票 概率分析 支持向量机集成 分类速度 重采样 
一种基于凸壳算法的SVM集成方法被引量：3
《计算机工程》2008年第17期28-30,共3页张宏达 王晓丹 白冬婴 刘倞源 
国家自然科学基金资助项目(50505051);陕西省自然科学基金资助项目(2007F19);空军工程大学导弹学院研究生学位论文创新基金资助项目(DY06102)
为提高支持向量机(SVM)集成的训练速度,提出一种基于凸壳算法的SVM集成方法,得到训练集各类数据的壳向量,将其作为基分类器的训练集,并采用Bagging策略集成各个SVM。在训练过程中,通过抛弃性能较差的基分类器,进一步提高集成分类精度。...
关键词：凸壳算法 支持向量机 集成 
SVM增量学习中的概念迁移问题及处理方法被引量：3
《计算机工程与设计》2008年第10期2619-2621,共3页白冬婴 王晓丹 张宏达 权文 
国家自然科学基金项目(50505051);陕西省自然科学研究计划基金项目(2007F19);空军工程大学导弹学院研究生学位论文创新基金项目(DY06205)
支持向量机由于其自身的特点使其在许多应用中表现出了特有的优势,是目前研究的热点。由于标准的SVM学习算法并不直接支持增量式学习,所以研究有效的SVM增量学习方法具有重要理论意义和实用价值。对SVM增量学习中动态目标学习的有关问...
关键词：支持向量机 增量学习 支持向量 动态目标 概念迁移 
基于粗糙集的神经网络的目标识别应用被引量：2
《微计算机信息》2008年第7期192-193,共2页白冬婴 马飞 张宏达 陈朝霞 
陕西省自然科学研究计划项目--高距离分辨雷达目标自动识别技术研究(2004F36);空军工程大学导弹学院研究生学位论文创新基金(编号不公开)
在现代防空作战中,如何快速准确的对敌我(友)目标进行识别,至关重要。本文提出先利用粗糙集理论对目标特征属性进行优化筛检,再利用神经网络对目标进行分类识别,该方法不但提高了识别的准确率而且兼顾到识别的效率。试验结果表明,该方...
关键词：目标识别 神经网络 粗糙集 防空作战 
一种基于AdaBoost的SVM分类器被引量：23
《空军工程大学学报（自然科学版）》2006年第6期54-57,共4页王晓丹 孙东延 郑春颖 张宏达 赵学军 
陕西省自然科学研究计划项目(2004F36)
针对AdaBoost的分量分类器的分类精度和差异性互为矛盾、以至于该矛盾的存在降低了AdaBoost算法的分类精度和泛化性的问题,提出了一种变σ-AdaBoostRBFSVM算法,通过根据训练样本调整各个分量分类器的核函数参数值,使分量分类器在精度和...
关键词：支持向量机 ADABOOST算法 分类器 
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