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黑龙江省自然科学基金(F03-04)

作品数：2 被引量：2H指数：1
相关作者：张健沛杨静宋尊锋更多>>
相关机构：哈尔滨工程大学中国石油天然气集团公司南开大学更多>>
发文基金：黑龙江省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇多分类器
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇支持向量机分...
  • 1篇支持向量机分...
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇空间数据
  • 1篇分类器
  • 1篇R-TREE

机构

  • 2篇哈尔滨工程大...
  • 1篇南开大学
  • 1篇中国石油天然...

作者

  • 2篇杨静
  • 2篇张健沛
  • 1篇宋尊锋

传媒

  • 1篇计算机工程
  • 1篇哈尔滨工程大...

年份

  • 2篇2006
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
一种基于多支持向量机分类器的并行学习算法
2006年
为了在并行计算系统中应用支持向量机，提出一种基于多支持向量机分类器的并行学习算法．分析了w-model算法的不足，并在训练过程中采用循环式反馈更新各支持向量机分类器以避免样本的分布状态对各分类器性能的影响，提高各分类器的训练精度．学习过程以平均分类精度为阈值，对部分分类器重新训练，实现对多分类器学习系统性能的全局优化．在UCI标准测试数据集上进行的实验结果表明，循环式反馈能有效地平衡多分类器学习性能相差过大的问题，算法较w-model具有更高的训练效率和分类效率．
杨静张健沛李忠伟
关键词：支持向量机多分类器
基于R-Tree的空间连接代价模型的改进被引量：2
2006年
对基于R-Tree的空间连接代价模型进行了探讨,主要研究了HUANG Y W提出的空间连接代价模型。利用最优/最差选择策略降低该算法的时间复杂度,对基于缓冲区的代价模型提出了改进后的评估公式,通过实验验证了改进后的模型比原模型提高了评估的精确度。
杨静鞠艳丰张健沛宋尊锋
关键词：R-TREE空间数据
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共1页<1>
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