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陈磊琛

作品数：2 被引量：6H指数：2
供职机构：中国地质大学计算机学院更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信

主题

  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 1篇导航
  • 1篇导航系统
  • 1篇支持向量回归
  • 1篇组合导航
  • 1篇组合导航系统
  • 1篇滤波
  • 1篇滤波算法
  • 1篇卡尔曼
  • 1篇卡尔曼滤波
  • 1篇卡尔曼滤波算...
  • 1篇GPS/IN...
  • 1篇GPS/IN...
  • 1篇K近邻

机构

  • 1篇中国地质大学
  • 1篇中国地质大学...

作者

  • 2篇陈磊琛
  • 1篇余小陆
  • 1篇赵玲
  • 1篇张盛意

传媒

  • 1篇计算机与数字...

年份

  • 2篇2010
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
支持向量机与卡尔曼滤波算法在组合导航中的应用研究
本世纪90年代中期，基于有限样本的机器学习理论研究得到了长足的发展，形成了一套完善的理论体系--统计学习理论(Statistics Learning Theory，SLT)。支持向量机(SupportVector Mac...
陈磊琛
关键词：支持向量机支持向量回归卡尔曼滤波GPS/INS组合导航系统
SVM-KNN分类算法研究被引量：4
2010年
SVM-KNN分类算法是一种将支持向量机(SVM)分类和最近邻(NN)分类相结合的新分类方法。针对传统SVM分类器中存在的问题,该算法通过支持向量机的序列最小优化(SMO)训练算法对数据集进行训练,将距离差小于给定阈值的样本代入以每类所有的支持向量作为代表点的K近邻分类器中进行分类。在UCI数据集上的实验结果表明,该分类器的分类准确率比单纯使用SVM分类器要高,它在一定程度上不受核函数参数选择的影响,具有较好的稳健性。
赵玲陈磊琛余小陆张盛意
关键词：支持向量机K近邻
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共1页<1>
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