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林颖

作品数：1 被引量：0H指数：0
供职机构：西安电子科技大学电子工程学院智能信息处理研究所更多>>
发文基金：江苏省高校自然科学研究项目江苏省“青蓝工程”基金江苏省自然科学基金更多>>
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篇支持向量数据...
  • 1篇数据描述
  • 1篇相对密度
  • 1篇向量
  • 1篇核方法
  • 1篇惩罚

机构

  • 1篇苏州大学
  • 1篇西安电子科技...
  • 1篇苏州思必驰信...

作者

  • 1篇张莉
  • 1篇李凡长
  • 1篇张海飞
  • 1篇林颖

传媒

  • 1篇模式识别与人...

年份

  • 1篇2014
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
密度惩罚支持向量数据描述
2014年
基于相对密度概念,文中提出一种密度惩罚的支持向量数据描述方法.该方法把相对密度和对样本的误分惩罚关联起来.如果样本的相对密度较大,则其是目标样本的可能性较大,因此需加大其误分的惩罚力度.同理相对密度小的样本,有可能是位于边界上的点或噪声点,相应的误分惩罚应减小.在UCI数据集上的实验结果表明,文中方法比标准支持向量数据描述及密度诱导的支持向量数据描述都有更好的描述性能.
张莉张海飞周伟达林颖李凡长
关键词：支持向量数据描述相对密度核方法
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