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[学位论文] 作者：扈晓君,
来源：山东师范大学 年份：2015
近些年来，随着科技的迅速发展，导致数据量的不断增多，这在无形中带来了很多的问题，比如很多数据需要进行分类和整理，单纯的依靠人工去分类这些数据将会产生非常大的工作量，给人们的......
[期刊论文] 作者：扈晓君, 康宁,,
来源：电子技术与软件工程 年份：2019
本文提出了一种结合SVM的选择性集成学习方法。算法基于集成学习的基本框架,通过对输入的训练子集进行特征选择处理并对随后的基分类器进行泛化能力的排序和选择,形成了一个...
[期刊论文] 作者：扈晓君,郭一铭,,
来源：软件 年份：2021
深度学习算法,已经迅速成为多个应用领域,特别是在图像分析领域中,其已经成为一种主流研究方法。文中讲述在图像分析领域有关深度学习应用的诸多方法,概述其在图像分析领域的主要算法。在文章最后,总结了深度学习在目前图像分析方面的主要先进技术,并对未来可能......
[期刊论文] 作者：扈晓君,刘丽,孙斐斐,
来源：山东师范大学学报：自然科学版 年份：2015
提出一种自适应权值的支持向量机集成学习方法。该方法以Bagging方法为基础，结合部分AdaBoost算法权值更新的思想，给各个子分类器赋予权值，同时结合支持向量机本身的特性，对训练......
[期刊论文] 作者：孙斐斐,刘丽,扈晓君,
来源：山东师范大学学报：自然科学版 年份：2014
针对传统特征融合方法中权值的不易确定性，提出一种动态确定特征向量权值的算法。首先根据特征向量对应维之间的距离确定权值大小并形成权值矩阵，然后计算加权特征向量之间的距......
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