程昊翔

作品数：3被引量：12H指数：2
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供职机构：同济大学电子与信息工程学院更多>>
发文主题：孪生加权聚类分析支持向量数据描述K近邻法更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《控制与决策》更多>>
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一种新的孪生大间隔分布机算法被引量：2
《控制与决策》2016年第5期949-952,共4页程昊翔 王坚 
国家自然科学基金面上项目(71273188);国家自然科学基金重大项目(91024031)
为了提高孪生支持向量机的泛化能力,提出一种新的孪生大间隔分布机算法,以增加间隔分布对于训练模型的影响.理论研究表明,间隔分布对于模型的泛化性能有着非常重要的影响.该算法在标准孪生支持向量机优化目标函数上增加了间隔分布的影响...
关键词：泛化 孪生支持向量机 间隔分布 
密度加权孪生支持向量回归机被引量：3
《控制与决策》2016年第4期755-758,共4页程昊翔 王坚 
国家自然科学基金面上项目(71273188);国家自然科学基金重大项目(91024031)
为了使数据集的内在分布更好地影响训练模型,提出一种密度加权孪生支持向量回归机算法.该算法通过k近邻算法计算获得每个数据点基于数据密度分布的密度加权值,并将密度加权值引入到标准孪生支持向量回归机算法中.算法能够很好地反映训...
关键词：密度加权 K近邻法 内在分布 
基于快速聚类分析的支持向量数据描述算法被引量：7
《控制与决策》2016年第3期551-554,共4页程昊翔 王坚 
国家自然科学基金面上项目(71273188);国家自然科学基金重大项目(91024031)
针对数据中存在的噪声对数据描述建模的影响,提出一种基于快速聚类分析的支持向量数据描述算法.该算法通过快速聚类分析算法对所要建模的数据进行预处理,通过预处理快速剔除数据中存在的影响建模的噪声;然后再将基于NN算法计算获得的权...
关键词：聚类分析 支持向量数据描述 加权 
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