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[学位论文] 作者：陶剑文,,
来源： 年份：2012
目前，基于统计学习的模式识别技术已经得到了较深入的研究，一些相关技术成果已成功高效地应用于各种不同的领域。但因为统计学习理论尚处于发展阶段，针对某些具体的应用领域（如We......
[期刊论文] 作者：史晓燕,陶剑文,,
来源：计算机工程 年份：2012
为获得更好的分类性能，对传统模糊支持向量机（FsVM）进行扩展，提出一种总间隔V-模糊支持向量机（TM—V—FSVM）。通过使用差异成本及引入总间隔和模糊隶属度，同时解决不平衡训练样本问......
[期刊论文] 作者：丁佩芬, 陶剑文,,
来源：职业技术教育 年份：2012
高职院校招生时不细分专业即按专业大类进行招生,入校后实行二次专业选择是促进学生个性发展及满足社会对人才多样化需求的理性选择。"专业大类招生,分流培养"模式的实施,关...
[期刊论文] 作者：陶剑文,王士同,,
来源：自动化学报 年份：2012
针对现有模式分类方法不能较好地保持数据空间的局部流形信息或差异信息等问题，提出一种皋于流形学习的局部保留最大信息差υ-支持向量机（Locality—preserved maximum informa...
[期刊论文] 作者：陶剑文,王士同,,
来源：自动化学报 年份：2012
领域适应学习是一种新颖的解决先验信息缺少的模式分类问题的有效方法,最大化地缩小领域间样本分布差是领域适应学习成功的关键因素之一,而仅考虑领域间分布均值差最小化,使...
[期刊论文] 作者：陶剑文,王士同,,
来源：软件学报 年份：2012
为了提高球形分类器的分类性能，受支持向量机和小球体大间隔等方法的启发，提出一种大间隔最小压缩包含球（large margin and minimal reduced enclosing ball，简称LMMREB）学习机，其...
[期刊论文] 作者：陶剑文,王士同,,
来源：软件学报 年份：2012
领域适应（或跨领域）学习旨在利用源领域（或辅助领域）中带标签样本来学习一种鲁棒的目标分类器，其关键问题在于如何最大化地减小领域间的分布差异．为了有效解决领域间特征分布的变化......
[期刊论文] 作者：陶剑文,王士同,,
来源：模式识别与人工智能 年份：2012
为解决传统支持向量机易出现学习“过拟合”和丢失数据统计特征等问题,通过引入模糊隶属度和总间隔思想,提出一种基于总间隔的最大间隔最小包含模糊球形学习机(TMF-SSLM),使...
[期刊论文] 作者：陶剑文,王士同,,
来源：控制与决策 年份：2012
针对传统支持向量机不能较好地利用数据空间局部信息的问题,提出一种基于局部学习的支持向量机.通过同时最小化局部内散度和最大化局部间散度信息来寻求一个最优的分类决策函...
[期刊论文] 作者：胡文军,王士同,陶剑文,,
来源：计算机研究与发展 年份：2012
提出了一种最大向量夹角间隔MAMC分类方法,其核心思想是在样本特征空间中寻找一个尽可能靠近训练样本中心的向量c,进而强化更小的VC维,同时未知样本点可以根据向量c和训练样本点之间的最大向量夹角间隔ρ进行分类.提出的MAMC方法可以通过核化提高算法的灵活性,......
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