武波
- 作品数：4 被引量：13H指数：3
- 供职机构：南京林业大学信息科学技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于蚁群算法网格调度策略的优化与设计
- 网格调度策略是网格计算的核心组成部分,调度策略的优劣直接影响到网格计算系统的性能。然而,由于网格资源种类繁多,且具有异构性、可扩展性、动态适应性等特点,这使得传统的调度方法在网格环境中已经难以适用。因此,对网格调度策略进...
- 武波
- 关键词：网格蚁群优化任务调度GRIDSIMNS2
- 文献传递
- 权向量投影多平面支持向量机被引量：4
- 2010年
- 提出一个多平面支持向量机算法——权向量多平面支持向量机(WMPSVM).该方法利用差代替Rayleigh商问题,从而避免广义特征值的奇异问题.与传统分类器不同,该方法无需求解具体的超平面,仅求解两个权向量.其决策是将测试样本归为距样本投影均值距离最近的所在的类.从广义支持向量机(GEPSVM)求解目的出发,该方法在保证得到与GEPSVM相当的计算效率的前提下,能较好地求解异或问题以及一些复杂异或问题.最后在人工数据集和UCI数据集上显示,该方法的性能要好于GEPSVM.
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- 关键词：支持向量机奇异性异或问题
- 一种新的支持向量分类算法ACNN-SVM被引量：3
- 2008年
- 针对NN-SVM算法的不足,提出了一种新的支持向量分类算法——ACNN-SVM.先对训练样本集进行最近邻修剪,用SVM训练得到一个SVM模型,然后,计算最近邻修剪后的训练样本集中样本到超平面的距离,如果距离差大于给定的阈值则将其从最近邻修剪后的训练样本集中删除,最后对再修剪后的样本集用SVM训练得到一个最终的SVM模型.实验表明,ACNN-SVM算法的效果优于NN-SVM算法.
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- 关键词：阈值
- 一种SVM训练样本集寻优算法被引量：6
- 2010年
- 首先运用Bagging算法解决样本数据变化带来的不稳定性,然后运用网格搜索法寻找合适的训练样本尺寸,再结合两者的特点,提出了一种自助网格搜索算法,从多个支持向量机(SVM)分类器中寻求一个最优的SVM分类器。实验结果表明,算法有效地提高了分类器的学习精度与学习性能,对大样本数据来说,可以用相对较少的样本进行训练后的性能来预测它对一个非常庞大的训练集的性能,大大减少了SVM训练的时间。
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- 关键词：SVM分类器BAGGING算法
