山东省自然科学基金(ZR2013AQ011)
- 作品数：14 被引量：14H指数：2
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- L-模糊上近似的唯一公理刻画
- 2014年
- 利用L-模糊集内积的概念分别给出了由L-模糊关系、反身、对称的L-模糊关系生成的L-模糊上近似的唯一公理刻画。
- 李令强
- 关键词：内积公理
- 几种SVM的优劣性比较被引量：1
- 2017年
- 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是将样本进行分类和回归的一种强大的数学工具,尤其是对高维领域,效果尤为显著.支持向量机工作原理是针对样本数据集,寻找决策函数来对样本数据进行分类的.如今已经衍生出多种SVM的相关模型.最为常见是有孪生支持向量机(T-SVM),正则化支持向量机(RT-SVM),最小二乘支持向量机(LSSVM).这几类模型的出发点和建构模型的思想有些许不同之处.本文则选取了三种常见的SVM模型,分析和比较它们之间的优势以及劣势,能让读者更加深入的了解这类算法,并且在实际问题中更具有选择应用性.
- 尹丽东范丽亚
- 关键词：支持向量机
- 闭包算子与邻域系的广义化
- 2016年
- 通过弱化一般拓扑中的闭包算子公理,引入了广义闭包算子的概念,研究了其与稍早引入的广义邻域系的关系。特别的,证明了二者之间存在着自然的完备格同构。
- 赵方方李令强
- 关键词：拓扑学完备格同构
- 八种最小二乘SVM型学习算法的优势比较被引量：6
- 2016年
- 我们知道,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)型学习算法的计算复杂性和稀疏性对分析和处理大数据来说是非常重要的两个因素,尤其是对高维数据.学者们针对这两个因素做了大量的研究,提出了许多改进的SVM型算法,常见的有基于最小二乘技术的SVM型算法和孪生SVM型算法.它们当中,有些算法的出发点基本相同,但是求解方法上略有不同;有些算法有明显不同的出发点,其所构建的最优化模型也不相同.选取八个较具代表性的最小二乘SVM型算法,分析和比较它们之间的优势和劣势,以期读者更加深入的理解这类算法,且在应用于实际问题中时更具有选择性.
- 夏文静陈耿范丽亚
- 关键词：最小二乘支持向量机
- 对偶Fréchet空间
- 2016年
- 通过推广拓扑空间的远域系理论,引入了对偶Fréchet空间的概念,并建立了其与拓扑空间的闭包公理之间联系.
- 赵方方
- 关键词：拓扑学
- 格值模糊下近似算子的唯一公理刻画被引量：2
- 2014年
- 公理化是研究粗集理论的重要方式。一般的公理系统都含有多个公理。在剩余格值环境下,给出了由格值模糊关系和一系列特殊的格值模糊关系生成的格值模糊下近似的唯一公理刻画。
- 李令强李庆国
- 关键词：外积公理
- 四种TSVR型学习算法的性能比较被引量：1
- 2016年
- 我们知道,基于SVR的学习算法的计算复杂性和稀疏性对分析和处理大数据来说是非常重要的两个因素,尤其是对高维数据.为此,学者们做了大量的研究工作并提出了许多改进的SVR型算法.它们当中,有些算法的出发点基本相同,只是求解方法上略有不同;有些算法有明显不同的出发点,其所构建的最优化模型也不相同,但求解方法上大同小异.本文选择四个较具代表性的TSVR型学习算法,分析和比较它们的性能,以期更加深入的理解这些算法,且在应用中更具有选择性.
- 李艳蒙范丽亚
- 关键词：最小二乘
- 求解单输出非线性LS-SVR的两种算法的比较研究
- 2016年
- 针对求解单输出非线性最小二乘支持向量回归机(NLS-SVR)模型,学者们提出了两种方法,一是经典算法(C-NLS-SVR),一是快速算法(F-NLS-SVR).为了检验F-NLS-SVR和C-NLS-SVR的优劣性,本文从理论和实验两个方面,利用UCI数据库中的10个数据集和4个评价指标进行了比较试验,结果表F-NLS-SVR加快的时间并不多,但损失的拟合精度比较大.
- 侯敏赵春晖
- 关键词：最小二乘支持向量回归机核函数
- 求解最小二乘核双生有界SVR的一个快速算法
- 2016年
- 提出一个新的求解最小二乘核双生有界SVR的快速算法.与经典算法不同的是,快速算法不是通过求解对偶问题,而是通过原始问题的KKT条件得到回归函数.为了验证快速算法的有效性,本文利用UCI数据库中的10个数据集和4个评价指标与经典算法进行了一系列的比较实验.实验结果表明所提算法是一个有效的,可竞争的算法.
- 赵春晖侯敏
- 关键词：最小二乘
- M-模糊化非支撑集族
- 2015年
- 定义了M-模糊化非支撑集族,研究了它的截集性质,得到Sc:2E→M是E上的M-模糊化非支撑集族的充分必要条件是它的水平截集是相对应的非支撑集族。
- 孙守斌李令强孟广武许丽莉
- 关键词：拟阵独立集
