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[学位论文] 作者：申丰山,,
来源：西安电子科技大学 年份：2011
样例权重估计和支持向量机（SVM）是从学习样例中获取知识的两类工具，在解决复杂分类学习任务中具有重要的作用。虽然SVM具有优良的泛化性能，但是其应对大规模样本、增量样本及噪声......
[期刊论文] 作者：申丰山,
来源：科教导刊 年份：2013
学习态度消极成为影响三本教学质量的重要障碍.单纯的教学内容改革无助于问题的根本解决,对于学风问题必须采取一定的强制措施才能使学生慢慢养成良好的习惯.借鉴博士研究生...
[期刊论文] 作者：申丰山,
来源：计算机时代 年份：2013
摘 要： 操作系统理论课程具有讲、学两难的特征，分析了操作系统课程学习的困难所在。总结了克服困难的一些经验和措施，包括理论联系实际、运用软件工程思想分析复杂系统、加强学生解题训练的规范性、分层抽象、避免整体与局部脱节、采用直观表达形式描述对象、提高......
[期刊论文] 作者：申丰山,,
来源：计算机科学 年份：2013
模糊支持向量机（fuzzy support vector machine，FSⅥvI）通过为每个样例设置模糊化训练参数，达到抑制离群点及噪声数据对分类器不利影响的目的。提出了基于预分类的FSVM，每个样例的...
[学位论文] 作者：申丰山,
来源：郑州大学 年份：1999
该文在一定语言模型是基础上提出了一套面向包括循环在内的整个程序并行化的系统化方法,它对整个程序(包括循环)通过控制依赖分析和数据依赖分析构造其并行模型,从而实现程序...
[期刊论文] 作者：申丰山,张军英,,
来源：华中科技大学学报(自然科学版) 年份：2012
提出了用于设计模糊支持向量机(FSVM)的统计型模糊权重函数,该函数基于模式分类思想为每个训练数据建立一个分类面,数据的模糊权重根据分类面对2类数据的识别率来计算.靠近分...
[期刊论文] 作者：申丰山,张军英,王开军,,
来源：模式识别与人工智能 年份：2010
提出使用模拟切削算法的SVM增量学习机制.模拟切削算法在核函数映射的特征空间中计算每个样本的预期贡献率,仅选取预期贡献率较高的样本参与SVM增量学习,有效解决传统SVM增量...
[期刊论文] 作者：申丰山,王黎明,张军英,,
来源：华中科技大学学报(自然科学版) 年份：2014
针对极速学习机(ELM)性能过分依赖于隐层节点稠密的单隐层前馈神经网络(SLFN)问题,提出了适用于多类分类的精简型ELM,即SVM-ELM(基于支持向量机优化的ELM).该方法大幅削减隐...
[期刊论文] 作者：申丰山,马玉军,张军英,,
来源：计算机科学 年份：2010
渐进支持向量决定渐进支持向量机的泛化能力，其选取至关重要。对此提出了一种新颖的基于概率计算的渐进支持向量选取策略。该方法为每个样本点构造一个通过该样本点的合适分离......
[期刊论文] 作者：申丰山,张军英,刘松华,蒋胜利,,
来源：华中科技大学学报(自然科学版) 年份：2009
针对支持向量机(SVM)适应性学习过程中产生的知识积累问题,提出了基于分类信息制导的知识积累方法.该方法为每个样本产生了用误分率表示的分类信息,误分率低的样本作为保留样本用于知识积累、参与训练和更新SVM.输入空间先被映射到高维特征空间,在该空间中依次......
[会议论文] 作者：昝红英,柴玉梅,申丰山,张坤丽,刘扬,
来源：第十一届中国人工智能学术年会 年份：2005
语义知识库的构建与不断改进是文本内容理解的基础.本文针对CCD名词概念数据的特点,根据当代中文真实文本信息的词汇特征,提出了CCD名词概念的优化规范以及可行的优化方法,完...
[会议论文] 作者：昝红英,刘扬,柴玉梅,申丰山,张坤丽,
来源：第十一届中国人工智能学术年会 年份：2005
语义知识库的构建与不断改进是文本内容理解的基础.本文针对CCD名词概念数据的特点,根据当代中文真实文本信息的词汇特征,提出了CCD名词概念的优化规范以及可行的优化方法,完成了CCD名词概念的初步优化工作,使CCD名词概念中文表示的准确性和完备性得到了显著改......
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