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[学位论文] 作者：高希占,
来源：聊城大学 年份：2015
本文主要研究了支持向量机（SVM)、最小二乘双生支持张量机（LS?TSTM)、投影双生支持矩阵机（PTSMM)等方法在高阶数据分类中的应用.本文内容主要分为了三部分,首先介绍了各种形式的...
[学位论文] 作者：高希占,
来源：南京理工大学 年份：2019
随着智能手机、监控系统等设备的普及,现实生活中生成的数据越来越多,如何从这些高维数据中提取所需知识变的越来越重要。子空间学习可以有效分析和利用这些数据,并已被广泛应用于各种数据挖掘和计算机视觉任务中。然而传统的线性子空间学习是基于向量数据进行......
[期刊论文] 作者：杨静, 高希占,,
来源：聊城大学学报(自然科学版) 年份：2019
多重集典型相关分析(multiset canonical correlation analysis ,MCCA)仅仅考虑了多组数据间的相关性信息,不能有效地反映样本数据的几何结构与鉴别信息,因此为了解决这个问...
[期刊论文] 作者：高希占,范丽亚,,
来源：聊城大学学报(自然科学版) 年份：2013
针对多类分类问题中样本数量分布不均衡和测试速度较慢两种情况，本文提出了两个基于闭球的二叉树多类支持向量机算法：MEB-MCSVM-1和MEB—MCSVM-2．算法利用最小闭球来协调样本数...
[期刊论文] 作者：李娜,范丽亚,高希占,,
来源：聊城大学学报(自然科学版) 年份：2014
多类分类问题是我们经常遇到的问题,常用的方法是将多类问题转化为若干个二类问题,然后利用二类支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类,如一对余SVM,一对一SVM,决...
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