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摘要:
提出了一种新的非线性鉴别分析算法-基于核的大间距分类器,该算法的主要思想是将原始样本映射到更高维的空间中,利用核技术对传统的大间距分类算法进行改进,在新的高维空间中利用再生核技术寻找核鉴别矢量,使得在这个新的空间中核类内散度尽可能的小.在ORL人脸数据库上做实验,分别对识别率及识别时间做分析,可以看出本方法的优势所在.
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文献信息
篇名 基于核的大间距分类器
来源期刊 计算机工程与设计 学科 工学
关键词 大间距分类器 支持向量机 非线性鉴别分析 核方法 类内散布
年,卷(期) 2009,(19) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 4475-4478
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 3404字 语种 中文
DOI
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 陈秀宏 江南大学信息工程学院 90 480 12.0 17.0
2 张伟伟 江南大学信息工程学院 2 4 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
大间距分类器
支持向量机
非线性鉴别分析
核方法
类内散布
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
计算机工程与设计
月刊
1000-7024
11-1775/TP
大16开
北京142信箱37分箱
82-425
1980
chi
出版文献量(篇)
18818
总下载数(次)
45
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
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