基于RS理论的支持向量机分类模型

• 作者: 唐发明 王仲东 陈绵云
• 来源期刊: 兵工自动化
• 学科: 地球科学
• 关键词: 粗糙集 知识约简 支持向量机
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 测控技术
• 页码范围: 62-64
• 页数: 3页
• 分类号: P301.6
• 字数: 2483字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1576.2005.03.029

摘要

基于粗糙集(RS)的支持向量机(SVM)分类模型用RS预处理原始样本数据,通过属性和对象的约简消除输入样本数据冗余条件和样本,简化样本数据空间维数.预处理后数据作为样本数据训练SVM,其模型采用模糊离散.用C++编程实现仿真,选用RBF核函数训练SVM,仿真证明该分类模型提高训练速度和分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈绵云	华中科技大学控制科学与工程系	97	1799	23.0	39.0
2	王仲东	华中科技大学控制科学与工程系	44	713	11.0	26.0
3	唐发明	华中科技大学控制科学与工程系	6	419	5.0	6.0