一种新型的多元分类支持向量机

• 作者: 吴伟 张恒喜 朱家元 董彦非
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 支持向量机 模式识别 最小二乘支持向量机 神经网络
• 年，卷（期）: 2003,（17）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 40-41,45
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 1944字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2003.17.017

摘要

最小二乘支持向量机采用最小乘线性系统代替传统的支持向量机采用二次规划方法解决模式识别问题.该文详细推理和分析了二元分类最小二乘支持向量机算法,构建了多元分类最小二乘支持向量机,并通过典型样本进行测试,结果表明采用多元分类最小二乘支持向量机进行模式识别是有效、可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张恒喜	空军工程大学飞机与发动机工程系	132	1824	22.0	35.0
2	董彦非	空军工程大学飞机与发动机工程系	25	475	10.0	21.0
3	吴伟	空军工程大学装备管理工程系	11	126	5.0	11.0
4	朱家元	空军工程大学飞机与发动机工程系	23	543	13.0	23.0