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多类分类问题是数据挖掘和机器学习领域中一个重要且正在进行研究的课题.最近对该问题提出了-种具有新型结构的K-SVCR方法.与其他方法相比较,此方法最大的优点在于在训练的过程中,能够利用训练数据的所有信息.然而,它又和"一对一"方法一样,对某-个K类分类问题,需要求解K(K-1)/2个二次规划问题,才能把一个模式指派到-个适当的类别中.因此建立一个快速有效的训练算法是非常重要的.在本文中,我们首先在K-SVCR方法的基础上提出了新的模型,然后把新模型转化成-个互补问题,并利用Lagrangian隐函数进-步转化成-个强凸的无约束优化问题.并且为它建立了一个快速地Newton箅法.该算法具有全局收敛和有限步终止的性质.同时通过Sherman-Morrison-Woodbury等式,将算法中需要处理的$l\timesl$矩阵(其中是模式的总量)转变成$(n+1)\times(n+1)$的矩阵(其中n是模式的维数).对于很多多类分类问题,n远远小于1,这也说明可以有效地实现该算法.初步的实验结果表明该算法在分类的准确度和训练速度方面都有很好的表现. 相似文献
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量子点在生物化学分析中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
量子点(quantumdots,QDs)由于其优异的光学和电学特性,作为新型的荧光试剂探针对生物大分子进行标记,成为近年来迅速发展的纳米材料在生化分析领域的重要应用之一。文章简述了量子点的基本特性,对制备和修饰量子点的各种方法进行比较总结,重点阐述量子点在生物化学分析中的新进展,尤其是对生物大分子的识别和标记作了详细的总结,并提出研究中存在的一些待解决的问题以及今后量子点的研究方向。 相似文献
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审视近两年上海高考试题中有关数列的题型,深感命题背景灵动新颖、推陈出新,创新力度不断增强,指明了高考“以能力立意”的命题方向,我们不妨从分析高考真题开始. 相似文献
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在K-SVCR算法结构的基础上构造了新的模型.模型的特点是它的一阶最优化条件可以转化为一个线性互补问题,通过Lagrangian隐含数,可以将其进一步转化成一个强凸的无约束优化问题.利用共轭梯度技术对其进行求解,在有限步内得到分类超平面.最后在标准数据集进行了初步试验.试验结果显示了提出的算法在分类的精度和速度上都有明显提高. 相似文献