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吴冬燕

作品数：1 被引量：1H指数：1
供职机构：浙江工商职业技术学院更多>>
发文基金：浙江省自然科学基金教育部人文社会科学研究基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇散度
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇半监督分类
  • 1篇半监督学习

机构

  • 1篇浙江工商职业...

作者

  • 1篇刘建华
  • 1篇吴冬燕

传媒

  • 1篇宁波大学学报...

年份

  • 1篇2014
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
稀疏正则化最小类散度半监督分类机被引量：1
2014年
基于稀疏表示理论提出一种稀疏正则化最小类散度半监督分类机(SRMCV),且对于模式分类问题,SRMCV通过引入稀疏Laplacian正则化项和类内散度信息以实现预测空间函数在全局稀疏表示结构下平滑变化,同时通过类内数据散度结构进一步优化决策函数的判别方向,此方法能解决现有SSL方法对模型参数敏感和在噪声学习环境下缺乏鲁棒性等问题,其有效性已在实际数据集上通过实验验证.
刘建华吴冬燕
关键词：半监督学习支持向量机
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