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针对目标领域样本不足的问题,提出了一种基于模型参数迁移的改进LS-SVM算法.在LS-SVM的基础上加入了迁移项,使得模型既保持了LS-SVM的基本属性,即最大化几何间隔,又能够有效地使用源领域的已知知识.通过图像分类验证了本算法比其他迁移算法具有更好的分类精度.
模型参数迁移的改进LS-SVM算法及其应用
【摘 要】
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针对目标领域样本不足的问题,提出了一种基于模型参数迁移的改进LS-SVM算法.在LS-SVM的基础上加入了迁移项,使得模型既保持了LS-SVM的基本属性,即最大化几何间隔,又能够有效
【机 构】
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中国计量大学信息工程学院
【出 处】
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中国计量大学学报
【发表日期】
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2016年3期
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