支持向量机与纠错编码相结合的多类分类算法

• 作者: 何明一 夏建涛
• 来源期刊: 西北工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机(SVM),纠错编码(ECC),多类分类,推广性,1-v-R SVM
• 年，卷（期）: 2003,（4）
• 页码范围: 443-448
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4|TN911.7
• 字数: 2955字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2758.2003.04.016

摘要

提出了一种基于纠错编码的支持向量机多类分类算法(ECC-SVM),并在理论上研究了该算法的推广性与编码长度、码间汉明距离、编码顺序以及每个SVM推广性之间的关系,给出了这种关系的数学表达,为提高该算法的推广能力指明了方向.把目前广泛使用的1-v-R SVM多类分类算法作为该算法的一个特例,分析了它的推广性.计算机仿真数据和多光谱遥感图像分类实验结果表明,ECC-SVM具有更快的分类速度和更高的分类精度,同时验证了本文理论分析的正确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏建涛	西北工业大学陕西省信息获取与处理重点实验室	7	171	5.0	7.0
2	何明一	西北工业大学陕西省信息获取与处理重点实验室	122	1497	22.0	33.0