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摘要:
从模式识别的角度出发,分析了基于核的野点检测方法,指出随着样本数目的增加,该方法会因为过大的优化规模而无法实际操作,为此提出了基于支持对象的野点检测方法,该方法大大降低了运算规模和内存需求,保证了野点检测实时性的要求.
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文献信息
篇名 基于支持对象的野点检测方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 野点检测 支持对象 核方法
年,卷(期) 2003,(11) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 43-45
页数 3页 分类号 TP274
字数 3038字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2003.11.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 肖健华 五邑大学智能技术与系统研究所 91 1162 18.0 30.0
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研究主题发展历程
节点文献
野点检测
支持对象
核方法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
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