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国防科技工业技术基础科研项目(Z202012A001)
作品数:
1
被引量:2
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相关作者:
祁萌
王兴起
方景龙
王万良
龙哲
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相关机构:
浙江工业大学
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发文基金:
国防科技工业技术基础科研项目
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龙哲
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王万良
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方景龙
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祁萌
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年份
1篇
2013
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求解多示例问题的支持向量数据描述方法
被引量:2
2013年
将支持向量数据描述方法引入到多示例学习中,提出了三种基于SVDD的多示例学习方法:基于包分类和示例分类的SVDD多示例学习方法MI-SVDD和m-i SVDD,以及基于正示例预测的SVDD多示例学习方法SVDD-MILD-I.在MUSK数据集上的实验结果表明,MI-SVDD方法和m-iSVDD方法的精度与MI-SVM方法和m-iSVM的总体相当,SVDD-MILD-I方法的精度比较高,超过了我们已知的目前已发表的最好结果;对COREL图像库进行基于内容的图像检索的实验表明,SVDD-MILD-I方法的精度较高,并且比较好地区分了容易混淆的Beach类图像与Mountains类图像.
方景龙
王万良
王兴起
龙哲
祁萌
关键词:
多示例学习
支持向量数据描述
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