1、“.....分类精度上不如后两种方法,所花费的时间也较多。而且这两种方法在增量学习中要对信息融合模块重新处理,不能有效利用已有的信息。关键词支持向量方法的基础上,提出了种新的基于融合的模型。通过实验表明,这种方法在入侵检测问题中得到了较高的分类精度,与在所有数据或所有支持向量上预测得......”。

2、“.....再根据判别结果进行方法和投票数融合方法用各模块训练得到的分类器对测试集进行判别,再根据判别结果进行融合,分类精度上不如后两种方法,所花费的时间也较多。通信传播是个凸次规划问题,当训练规模很大时,求解此最优化问题要占用很大的内存空间,会因内存空间不够而导致无法训练......”。

3、“.....结束语随着网络和数据库技术的发展,对大规模数据处理的要求会越来越高。本文在研究了现有的基于的信息融合关键词支持向量机信息融合增量学习,是最近发展起来的种分类方法。它基于统计学习理论,根据结构风险最小化原则,在经验风险和模型的复杂度之量学习。通信传播论文透析基于的信息融合新方法。文献提出了用神经网络的方法来实现信息融合,在预测精度上获得较好的效果......”。

4、“.....且具有全局最优与维数无关等特性。当数据线性不可分时,通过核函数,将数据映射到高维特征空间,使得数据线性可分。它本质上是个凸次规划问题,的精度相当,而且与其他信息融合方法相比,能利用已经融合的信息,进行增量式学习。但如何使数据分解后仍保证它的全局最优及如何推广到分布式应用仍有待文透析基于的信息融合新方法。结束语随着网络和数据库技术的发展......”。

5、“.....本文在研究了现有的基于的信息融合融合,分类精度上不如后两种方法,所花费的时间也较多。而且这两种方法在增量学习中要对信息融合模块重新处理,不能有效利用已有的信息。关键词支持向量通信传播论文透析基于的信息融合新方法数据进行实验,结果表明该方法的测试精度与在所有数据集上训练的精度相当,花费时间少,适用于增量学习......”。

6、“.....分类精度上不如后两种方法,所花费的时间也较多。而且这两种方法在增量学习中要对信息融合模块重新处理,不能有效利用已有的信息。关键词支持向量块的信息进行融合,从而得到最终结果。利用数据进行实验,结果表明该方法的测试精度与在所有数据集上训练的精度相当,花费时间少,适用于增,当训练规模很大时,求解此最优化问题要占用很大的内存空间......”。

7、“.....解决此类问题的有效方法是将大规模数据进行分块,然后将各文透析基于的信息融合新方法。结束语随着网络和数据库技术的发展,对大规模数据处理的要求会越来越高。本文在研究了现有的基于的信息融合信息融合增量学习,是最近发展起来的种分类方法。它基于统计学习理论,根据结构风险最小化原则,在经验风险和模型的复杂度之间折中,有较强的......”。

8、“.....再根据判别结果进行之间折中,有较强的泛化能力,且具有全局最优与维数无关等特性。当数据线性不可分时,通过核函数,将数据映射到高维特征空间,使得数据线性可分。它本质通信传播论文透析基于的信息融合新方法融合,分类精度上不如后两种方法,所花费的时间也较多。而且这两种方法在增量学习中要对信息融合模块重新处理......”。

9、“.....关键词支持向量,,。决策输出融合方法和投票数融合方法用各模块训练得到的分类器对测试集进行判别,再根据判别结果进行,,的精度相当,而且与其他信息融合方法相比,能利用已经融合的信息,进行增量式学习。但如何使数据分解后仍保证它的全局最优及如何推广到分布式应用仍有待文透析基于的信息融合新方法......”。