一种用于模式识别的多色Voronoi图

• 作者: 杨烜 裴继红 谢维信
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: Voronoi图 模式识别 分类器设计 支撑矢量机
• 年，卷（期）: 2004,（7）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 963-966,996
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6208字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2004.07.030

摘要

提出了一种新的Voronoi图--多色Voronoi图,并证明了它的一些重要性质.多色Voronoi图是在Voronoi图的构造过程中,根据数据集的特性给Voronoi图染色的结果.用多色Voronoi图概念设计的模式分类器(MCVC)是一种非线性多类别最优分类器,可以解决线性可分和线性不可分问题,同时MCVC对新增加的训练样本具有快速局部学习能力,这种局部学习能力克服了神经网络方法常出现的过学习问题,很类似于人对概念的学习.将多色Voronoi图概念用于支撑矢量机的构造中,进行支撑矢量的预选取,可以提高支撑矢量机的学习速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢维信	深圳大学信息工程学院	160	2886	26.0	48.0
2	裴继红	深圳大学现代教育技术与信息中心	36	232	10.0	13.0
3	杨烜	深圳大学信息工程学院	32	185	9.0	12.0