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丁林阁

作品数：1 被引量：160H指数：1
供职机构：清华大学计算机科学与技术系更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇多尺度
  • 1篇多核
  • 1篇多核学习
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇模式识别
  • 1篇核方法

机构

  • 1篇第二炮兵工程...
  • 1篇清华大学

作者

  • 1篇陈宁
  • 1篇孙富春
  • 1篇蔡艳宁
  • 1篇汪洪桥
  • 1篇丁林阁

传媒

  • 1篇自动化学报

年份

  • 1篇2010
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
多核学习方法被引量：160
2010年
多核学习方法是当前核机器学习领域的一个新的热点.核方法是解决非线性模式分析问题的一种有效方法,但在一些复杂情形下,由单个核函数构成的核机器并不能满足诸如数据异构或不规则、样本规模巨大、样本不平坦分布等实际的应用需求,因此将多个核函数进行组合,以获得更好的结果是一种必然选择.本文根据多核的构成,从合成核、多尺度核、无限核三个角度,系统综述了多核方法的构造理论,分析了多核学习典型方法的特点及不足,总结了各自的应用领域,并凝炼了其进一步的研究方向.
汪洪桥孙富春蔡艳宁陈宁丁林阁
关键词：核方法多核学习支持向量机模式识别
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共1页<1>
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