搜索筛选:
搜索耗时1.0859秒,为你在为你在102,285,761篇论文里面共找到 9 篇相符的论文内容
发布年度:
[学位论文] 作者：郑逢德,,
来源： 年份：2012
在过去的数十年，模式识别和机器学习领域的诸多算法深受过学习、局部极小点、训练样本过于巨大等问题的困扰，基于统计学习理论的支撑向量机(SVM)在一定程度上克服了这些问题，通......
[学位论文] 作者：郑逢德,
来源：河北理工大学 河北联合大学 年份：2007
人脸检测是当前模式识别中重要的研究方向。作为人脸自动识别系统的重要环节一人脸检测，其应用背景已经远远超出了人脸识别系统的范畴，在基于内容的检索、数字视频处理、视觉检......
[期刊论文] 作者：郑逢德,张鸿宾,,
来源：计算机工程 年份：2013
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......
[期刊论文] 作者：郑逢德,张鸿宾,,
来源：计算机应用 年份：2012
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......
[期刊论文] 作者：郑逢德,张鸿宾,,
来源：北京工业大学学报 年份：2010
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,......
[期刊论文] 作者：郑逢德,张鸿宾,,
来源：北京工业大学学报 年份：2013
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...
[期刊论文] 作者：郑逢德,张鸿宾,,
来源：计算机科学 年份：2011
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......
[期刊论文] 作者：郑逢德, 杨友良,,
来源：信息技术 年份：2007
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......
[期刊论文] 作者：何岸花,林满山,郑逢德,,
来源：无线互联科技 年份：2021
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。......
相关搜索：
