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《NDBC2010第27届中国数据库学术会议论文集(B辑)》2010年
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基于半监督学习的加权支持向量域数据描述方法

谷方明  刘大有  王新颖  
【摘要】:为解决传统的支持向量域数据描述(SVDD)方法在分类信息较少的情况下分类不准确的问题,提出一种基于半监督学习的加权支持向量域数据描述方法SSWSVDD:先利用基于图的半监督学习技术从少量已知分类数据中学习大量未知分类数据的隐含分类信息,再通过加权的SVDD方法学习全体数据的分类情况.对UCI数据集的实验表明,在已知分类信息较少的情况下具有较好的分类性能.

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3 孙强;李建华;李生红;;基于一类分类法的不良信息过滤模型[J];上海交通大学学报;2005年12期
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1 Pan Mingqing [1] Zhou Xiaojun[1] Lei Liangyu[1, 2] (1 Zhejiang University, Hangzhou 310027 China) (2 Jiangsu Teachers College of Technology, Changzhou 213001 China);Support Vector Data Description with Genetic Algorithm for Condition Monitoring[A];ICEMI'2005第七届国际电子测量与仪器学术会议论文集[C];2005年
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2 范玉刚;基于Kernel的机器学习在建模与分类问题的应用研究[D];浙江大学;2006年
3 赵宇;基于支持向量机的多用户检测算法、功率控制算法和波达方向估计算法[D];中国科学技术大学;2006年
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5 林建;网络不良信息过滤研究[D];华中师范大学;2007年
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