陆晓峰
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
- 供职机构：西安交通大学电子与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家自然科学基金创新研究群体项目创新研究群体科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 证据框架与自由能框架被引量：1
- 2003年
- 在指出证据框架和自由能最小化方法等贝叶斯推理方法的局限性的前提下,通过对比证据框架的方法,提出了自由能框架的概念,将通常难以求解的自由能最小化过程分解成参数自由能最小化、超参数自由能最小化、模型参数自由能最小化等层次,在每个层次上调节参数、超参数和模型参数,使其后验分布与其真实分布之间的Kullback Leibler距最小,以使可变自由能逼近真实自由能.同时,保持其他层次上的参数、超参数和模型参数固定不变,以简化贝叶斯前馈神经网络的参数估计.应用自由能框架,对通常较难求解的贝叶斯支持向量回归机器的参数与超参数进行估计,推导出相应的计算公式,并验证了该方法的可行性与有效性.
- 陆晓峰郑南宁袁泽剑
- 关键词：支持向量机贝叶斯推理神经网络参数估计
- 一种适用于信息检索的支持向量机被引量：2
- 2003年
- 针对基于内容的信息检索中负样本抽样效率低的问题,设计了1 5类支持向量分类器.在训练过程中利用正样本对分类线建立初始模型,在保证总体泛化能力的基础上,用所能获得的负样本修正分类线,以提高其检测精度;通过对比标准序列最小优化方法,得到快速训练算法.在美国邮政数据库(USPS数据库)与麻省理工大学人脸数据库(CBCL数据库)上的实验结果表明,与传统的支持向量分类器相比,这种方法能取得更高的检测精度.
- 陆晓峰郑南宁郑松峰
- 关键词：信息检索数据库支持向量机支持向量分类器
