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聚簇的分布式SVM算法优化 被引量：4
1
作者 王瑞 向新 肖冰松 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2018年第2期86-92,共7页
针对分层并行SVM算法采用完全随机划分方法生成的子样本集与原始样本集的分布情况存在偏差的问题,提出分布式k-means聚簇的导向随机划分方法。该方法并非将上一层的训练结果直接作为下一层的输入,而是使用k-means聚簇算法聚成下一层节点... 针对分层并行SVM算法采用完全随机划分方法生成的子样本集与原始样本集的分布情况存在偏差的问题,提出分布式k-means聚簇的导向随机划分方法。该方法并非将上一层的训练结果直接作为下一层的输入,而是使用k-means聚簇算法聚成下一层节点数N的不同簇,然后把每一簇样本再随机划分成N份,从每一簇中随机取出一份重新组合成下一层训练的N个子样本集,进而保证子样本集与原始样本集的分布情况具有相似性。结果表明,该方法既能有效提高学习能力,又能减少多次训练模型的抖动。 展开更多
关键词 支持向量机 导向随机划分 聚簇 分布式k-means 并行计算 模型抖动
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E模型基于延迟抖动的扩展
2
作者 张华 祝轶群 +1 位作者 任久春 高传善 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第8期192-194,共3页
抖动是影响VOIP语音质量的主要因素之一,它的影响主要表现在导致延迟状态不稳定及使丢包率增加两方面,使用PESQ方法可以定量地分析抖动在这两方面对语音质量造成的影响。在此基础上对E模型进行扩展,为E模型加入抖动这个参数,从而更准确... 抖动是影响VOIP语音质量的主要因素之一,它的影响主要表现在导致延迟状态不稳定及使丢包率增加两方面,使用PESQ方法可以定量地分析抖动在这两方面对语音质量造成的影响。在此基础上对E模型进行扩展,为E模型加入抖动这个参数,从而更准确地预测质量。实验结果表明,与原模型相比,在延迟不稳定的情景下它比原模型更加准确。 展开更多
关键词 E模型 抖动 延迟 丢包率
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