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拉格朗日支持向量回归的有限牛顿算法
被引量:
3
1
作者
郑逢德
张鸿宾
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第9期2504-2507,共4页
拉格朗日支持向量回归是一种有效的快速回归算法,求解时需要对维数等于样本数加一的矩阵求逆,求解需要较多的迭代次数才能收敛。采用一种Armijo步长有限牛顿迭代算法求解拉格朗日支持向量回归的优化问题,只需有限次求解一组线性等式而...
拉格朗日支持向量回归是一种有效的快速回归算法,求解时需要对维数等于样本数加一的矩阵求逆,求解需要较多的迭代次数才能收敛。采用一种Armijo步长有限牛顿迭代算法求解拉格朗日支持向量回归的优化问题,只需有限次求解一组线性等式而不需要求解二次规划问题,该方法具有全局收敛和有限步终止的性质。在多个标准数据集上的实验验证了所提算法的有效性和快速性。
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关键词
支持向量回归
拉格朗日支持向量机
有限牛顿算法
迭代算法
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职称材料
双支持向量回归的牛顿算法
被引量:
1
2
作者
郑逢德
张鸿宾
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第1期191-194,共4页
为提高支持向量回归的运算速度,提出一种双支持向量回归的牛顿算法。求解2个只带一组约束的支持向量问题,以减少运算量,将2个约束优化问题转化为无约束最优化问题,并采用牛顿迭代算法求解。实验结果表明,在保证与支持向量回归和双支持...
为提高支持向量回归的运算速度,提出一种双支持向量回归的牛顿算法。求解2个只带一组约束的支持向量问题,以减少运算量,将2个约束优化问题转化为无约束最优化问题,并采用牛顿迭代算法求解。实验结果表明,在保证与支持向量回归和双支持向量回归拟合能力相当的同时,该算法能减少训练时间。
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关键词
机器学习
模式识别
支持向量回归
双支持向量回归
无约束优化
牛顿算法
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职称材料
Lagrange双支撑向量回归机
被引量:
1
3
作者
郑逢德
张鸿宾
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011年第12期247-249,254,共4页
提出一种快速的支撑向量回归算法。首先将支撑向量回归的带有两组约束的二次规划问题转化为两个小的分别带有一组约束的二次规划问题,而每一个小的二次规划问题又采用一种快速迭代算法求解,该迭代算法能从任何初始点快速收敛,避免了二...
提出一种快速的支撑向量回归算法。首先将支撑向量回归的带有两组约束的二次规划问题转化为两个小的分别带有一组约束的二次规划问题,而每一个小的二次规划问题又采用一种快速迭代算法求解,该迭代算法能从任何初始点快速收敛,避免了二次优化问题求解,因此能显著提高训练速度。在多个标准数据集上的实验表明,该算法比传统支撑向量机快很多,同时具有良好的泛化性能。
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关键词
支撑向量回归
Langrage支撑向量机
双支撑向量回归
迭代算法
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职称材料
支持向量机的人脸检测方法
被引量:
5
4
作者
郑逢德
杨友良
《信息技术》
2007年第8期78-80,共3页
提出了一种基于离散余弦变换(DCT)和支持向量机(SVM)相结合的人脸检测方法。采用DCT系数作为分类器输入,可以大大减少输入矢量维数,利用改进的SMO学习算法建立了一套基于SVM的人脸检测系统。
关键词
人脸检测
离散余弦变换
支持向量机
顺序最小优化方法
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职称材料
核扩展判定及核扩展方法
5
作者
郑逢德
张鸿宾
《北京工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期554-557,共4页
给出一种判定模式识别算法能否核扩展的方法,该方法具有不被算法具体形式所限制的优点.传统核扩展方法是通过将输入数据映射到特征空间,然后在特征空间运行原始算法,得到相应的核方法.给出另外一种核扩展策略,与传统核扩展方法具有等价...
给出一种判定模式识别算法能否核扩展的方法,该方法具有不被算法具体形式所限制的优点.传统核扩展方法是通过将输入数据映射到特征空间,然后在特征空间运行原始算法,得到相应的核方法.给出另外一种核扩展策略,与传统核扩展方法具有等价性.分析及试验过程都表明,本文的核扩展方法具有可行性.
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关键词
机器学习
模式识别
核方法
核扩展
KPCA
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职称材料
在线Lagrangian支撑向量回归
6
作者
郑逢德
张鸿宾
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第7期1065-1071,共7页
为快速求解在线支撑向量回归算法,给出了一种基于Lagrangian支撑向量回归(LSVR)的在线增量学习算法.LSVR得到的无约束最优化问题可以采用快速迭代算法求解,该迭代算法可以从任何初始点收敛.LSVR求解时,在迭代开始只需要对阶数为输入样...
为快速求解在线支撑向量回归算法,给出了一种基于Lagrangian支撑向量回归(LSVR)的在线增量学习算法.LSVR得到的无约束最优化问题可以采用快速迭代算法求解,该迭代算法可以从任何初始点收敛.LSVR求解时,在迭代开始只需要对阶数为输入样本数加一的矩阵求逆.在线增量LSVR学习算法在线性情况下采用S-M-W公式可以明显减少运算时间,在非线性情况下矩阵求逆充分利用了历史学习结果,减少了很多重复计算.通过在多个数据集上进行对比,实验结果表明:该算法与以前算法相比不仅保持了较好的精度,同时训练时间大大减少.
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关键词
支撑向量回归
Lagrangian支撑向量回归
迭代算法
在线算法
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职称材料
基于深度学习的指纹识别技术研究热点分析
被引量:
1
7
作者
何岸花
林满山
郑逢德
《无线互联科技》
2021年第16期112-114,119,共4页
文章总结近几年深度学习技术在指纹识别领域的应用方向,分析当前指纹识别在应用过程中所面临的问题,旨在给研究者和技术人员提供指纹识别的客观理解与启示,促进深度学习在指纹识别领域的应用与快速发展。
关键词
深度学习
客观理解
指纹识别
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职称材料
题名
拉格朗日支持向量回归的有限牛顿算法
被引量:
3
1
作者
郑逢德
张鸿宾
机构
北京工业大学计算机学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第9期2504-2507,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60775011)
文摘
拉格朗日支持向量回归是一种有效的快速回归算法,求解时需要对维数等于样本数加一的矩阵求逆,求解需要较多的迭代次数才能收敛。采用一种Armijo步长有限牛顿迭代算法求解拉格朗日支持向量回归的优化问题,只需有限次求解一组线性等式而不需要求解二次规划问题,该方法具有全局收敛和有限步终止的性质。在多个标准数据集上的实验验证了所提算法的有效性和快速性。
关键词
支持向量回归
拉格朗日支持向量机
有限牛顿算法
迭代算法
Keywords
Support Vector Regression (SVR)
Lagrangian support vector machine
finite Newton algorithm
iterative algorithm
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
双支持向量回归的牛顿算法
被引量:
1
2
作者
郑逢德
张鸿宾
机构
北京工业大学计算机学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第1期191-194,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60775011)
文摘
为提高支持向量回归的运算速度,提出一种双支持向量回归的牛顿算法。求解2个只带一组约束的支持向量问题,以减少运算量,将2个约束优化问题转化为无约束最优化问题,并采用牛顿迭代算法求解。实验结果表明,在保证与支持向量回归和双支持向量回归拟合能力相当的同时,该算法能减少训练时间。
关键词
机器学习
模式识别
支持向量回归
双支持向量回归
无约束优化
牛顿算法
Keywords
machine learning
pattern recognition
Support Vector Regression(SVR)
Twin Support Vector Regression(TSVR)
unconstrained optimization
Newton algorithm
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
Lagrange双支撑向量回归机
被引量:
1
3
作者
郑逢德
张鸿宾
机构
北京工业大学计算机学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011年第12期247-249,254,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60775011)资助
文摘
提出一种快速的支撑向量回归算法。首先将支撑向量回归的带有两组约束的二次规划问题转化为两个小的分别带有一组约束的二次规划问题,而每一个小的二次规划问题又采用一种快速迭代算法求解,该迭代算法能从任何初始点快速收敛,避免了二次优化问题求解,因此能显著提高训练速度。在多个标准数据集上的实验表明,该算法比传统支撑向量机快很多,同时具有良好的泛化性能。
关键词
支撑向量回归
Langrage支撑向量机
双支撑向量回归
迭代算法
Keywords
Support vector regression, Lagrange support vector machine, Twin support vector regression, Iterative algorithm
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
支持向量机的人脸检测方法
被引量:
5
4
作者
郑逢德
杨友良
机构
河北理工大学计算机与自动控制学院
出处
《信息技术》
2007年第8期78-80,共3页
文摘
提出了一种基于离散余弦变换(DCT)和支持向量机(SVM)相结合的人脸检测方法。采用DCT系数作为分类器输入,可以大大减少输入矢量维数,利用改进的SMO学习算法建立了一套基于SVM的人脸检测系统。
关键词
人脸检测
离散余弦变换
支持向量机
顺序最小优化方法
Keywords
face detection
DCT
SVM
SMO
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
核扩展判定及核扩展方法
5
作者
郑逢德
张鸿宾
机构
北京工业大学计算机学院
出处
《北京工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期554-557,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60775011)
文摘
给出一种判定模式识别算法能否核扩展的方法,该方法具有不被算法具体形式所限制的优点.传统核扩展方法是通过将输入数据映射到特征空间,然后在特征空间运行原始算法,得到相应的核方法.给出另外一种核扩展策略,与传统核扩展方法具有等价性.分析及试验过程都表明,本文的核扩展方法具有可行性.
关键词
机器学习
模式识别
核方法
核扩展
KPCA
Keywords
machine learning
pattern recognition
kernel methods
kernelization
KPCA
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
在线Lagrangian支撑向量回归
6
作者
郑逢德
张鸿宾
机构
北京工业大学计算机学院
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第7期1065-1071,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(60775011)
文摘
为快速求解在线支撑向量回归算法,给出了一种基于Lagrangian支撑向量回归(LSVR)的在线增量学习算法.LSVR得到的无约束最优化问题可以采用快速迭代算法求解,该迭代算法可以从任何初始点收敛.LSVR求解时,在迭代开始只需要对阶数为输入样本数加一的矩阵求逆.在线增量LSVR学习算法在线性情况下采用S-M-W公式可以明显减少运算时间,在非线性情况下矩阵求逆充分利用了历史学习结果,减少了很多重复计算.通过在多个数据集上进行对比,实验结果表明:该算法与以前算法相比不仅保持了较好的精度,同时训练时间大大减少.
关键词
支撑向量回归
Lagrangian支撑向量回归
迭代算法
在线算法
Keywords
support vector regression
Lagrangian support vector regression
iterative algorithm
online algorithm
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于深度学习的指纹识别技术研究热点分析
被引量:
1
7
作者
何岸花
林满山
郑逢德
机构
北京海鑫科金高科技股份有限公司
广州市刑事技术所
出处
《无线互联科技》
2021年第16期112-114,119,共4页
基金
广州民生科技攻关重大专项,项目名称:人工智能在指纹识别实战中的应用技术研究,项目编号:2019030013。
文摘
文章总结近几年深度学习技术在指纹识别领域的应用方向,分析当前指纹识别在应用过程中所面临的问题,旨在给研究者和技术人员提供指纹识别的客观理解与启示,促进深度学习在指纹识别领域的应用与快速发展。
关键词
深度学习
客观理解
指纹识别
Keywords
deep learning
objective understanding
fingerprint recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
拉格朗日支持向量回归的有限牛顿算法
郑逢德
张鸿宾
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012
3
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职称材料
2
双支持向量回归的牛顿算法
郑逢德
张鸿宾
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013
1
下载PDF
职称材料
3
Lagrange双支撑向量回归机
郑逢德
张鸿宾
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011
1
下载PDF
职称材料
4
支持向量机的人脸检测方法
郑逢德
杨友良
《信息技术》
2007
5
下载PDF
职称材料
5
核扩展判定及核扩展方法
郑逢德
张鸿宾
《北京工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
0
下载PDF
职称材料
6
在线Lagrangian支撑向量回归
郑逢德
张鸿宾
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013
0
下载PDF
职称材料
7
基于深度学习的指纹识别技术研究热点分析
何岸花
林满山
郑逢德
《无线互联科技》
2021
1
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职称材料
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