梁燕
- 作品数：3 被引量：25H指数：2
- 供职机构：湖南大学信息科学与工程学院（软件学院）更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- SVM分类器的扩展及其应用研究
- 支持向量机是数据挖掘中的一项新技术,是一个理论完备、适应性强、全局优化、泛化性能好的分类器。在若干挑战性的应用中,获得了目前为止最好的性能。本文的主要内容是在研究经典SVM算法的基础上,以解决实际问题,拓广SVM的适用范...
- 梁燕
- 关键词：数据挖掘支持向量机核函数
- 文献传递
- 结构化P2P中覆盖网络拓扑匹配的研究被引量：5
- 2008年
- 结构化P2P系统构建虚拟的应用层覆盖网络,使得路由更有目的性。然而覆盖网络的随机构建,使其与实际物理网络极不匹配,路由在实际物理网络要走不少弯路,浪费时间而且可能造成路由失败,并造成物理网络中大量不必要的数据流量。文中提出算法试图在一定程度上解决该问题。经实验证明,此算法使覆盖网络与物理网络在一定程度上相匹配,较大的提高了路由效率。
- 朱丹徐向阳梁燕吴晓峰
- 关键词：P2P覆盖网络物理网络路由
- 基于半监督的联合分类方法被引量：1
- 2008年
- 提出一种基于半监督的联合分类方法。该方法在训练过程中,先构造一个基于类中心思想的简易分类器,通过设定有效阈值,从未标记数据中挑选区别度较大的数据加入到SVM的训练集中;在分类过程中,根据待分类点与分类面的相对位置,结合SVM和KNN算法,分两种情况来对其进行分类。实验结果表明,该方法既能在一定程度上克服监督学习算法手动标记大量训练集的困难,又能相应地提高分类准确率。
- 梁燕徐向阳吴晓峰
- 关键词：支持向量机K近邻算法标记数据训练集
