期刊专题

10.3724/SP.J.1016.2009.00946

用于图分类的组合维核方法

引用
对图等内含结构信息的数据进行学习,是机器学习领域的一个重要问题.核方法是解决此类问题的一种有效技术.文中针对分子图分类问题,基于Swamidass等人的工作,提出用于图分类的组合维核方法.该方法首先构建融合一维信息的二维核来刻画分子化学特征,然后基于分子力学的相关知识,利用几何信息构建三维核来刻画分子物理性质.在此基础上对不同维度的核进行集成,通过求解二次约束二次规划问题来获得最优核组合.实验结果表明,文中方法比现有技术具有更好的性能.

机器学习、图分类、核方法、结构信息、集成学习

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TP18(自动化基础理论)

国家自然科学基金60635030,60721002;江苏省自然科学基金BK2008018;江苏省333工程资助

2009-06-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

946-952

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计算机学报

0254-4164

11-1826/TP

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2009,32(5)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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