高斌斌
- 作品数：4 被引量：4H指数：1
- 供职机构：西南大学数学与统计学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金重庆市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 模糊孪生支持向量机分类算法及其应用研究
- 分类问题是实际应用中普遍存在的问题，也是机器学习领域的重要研究内容之一.孪生支持向量机(Twinsupportvectormachines，TSVM)是通过求解两个二次规划问题的一种快速分类方法，它不仅具有传统支持向量机...
- 高斌斌
- 关键词：支持向量机模糊支持向量机多分类问题人脸识别
- 文献传递
- 多分类最大间隔孪生支持向量机被引量：2
- 2013年
- 提出一种新的多分类最大间隔孪生支持向量机算法.该算法通过引入间隔以结构风险最小为优化目标建立分类模型,并采用一对一对余的结构训练子分类器.仿真实验和真实数据实验表明:所提算法能有效提高模型的泛化性能.
- 高斌斌王建军
- 关键词：结构风险最小化原则
- 改进孪生支持向量机的一种快速分类算法被引量：1
- 2012年
- 为了提高孪生支持向量机(TSVM)的泛化性能,基于结构风险最小化的原则重构TSVM的原始优化问题,提出改进的TSVM(ITSVM)分类模型。为了加快ITSVM的训练进程,将坐标下降算法和收缩技术相结合求解该模型。仿真实验和真实数据实验表明,该方法不仅具有良好的分类性能,而且具有很快的学习速度。
- 高斌斌刘霞李秋林
- 关键词：支持向量机结构风险最小化原则
- 孪生二叉树支持向量多分类机算法被引量：1
- 2014年
- 提出一种基于二叉树支持向量机的超球孪生二叉树支持向量机,该算法结合了孪生支持向量机和二叉树支持向量机的优势,加快了训练速度,减少了误差累计.通过引入坐标轮换法和收缩技术,得到超球坐标轮换孪生二叉树支持向量机.实验结果表明,这两种算法具有如下优点:相比一对多支持向量机,在训练时间上具有绝对的优势,特别是在处理数据规模较大且稀疏性较强的问题时;避免了一对多支持向量机可能存在的样本不均衡性、不可分区域等缺点.
- 李秋林王建军高斌斌
- 关键词：二叉树
