基于一类SVM概率密度估计的多分类贝叶斯算法研究

• 作者: 任广辉 吴芝路 尹振东 张中兆
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 多分类 贝叶斯算法 概率密度估计
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 590-594
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4820字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-825X.2007.05.017

摘要

为降低训练分类器的运算复杂度,并解决支持向量机(SVM)对多类分类问题没有特别有效解决方法的问题.提出了一种基于一类支持向量机的多分类贝叶斯算法,证明了基于径向基核函数的一类SVM的分类函数归一化为密度函数,并将所得的概率密度函数用于构造二分类及多分类贝叶斯分类器.仿真实验将提出的多分类贝叶斯算法应用于多类通信信号调制识别,结果表明:该算法的分类准确率不低于传统SVM多分类器,而在多类属、每类训练样本数目较大的情况下训练所需的运算量和存储量仅是传统SVM多分类算法的0.5%,大大减小了核矩阵规模和训练时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任广辉	哈尔滨工业大学电子信息研究院	34	249	9.0	13.0
2	张中兆	哈尔滨工业大学电子信息研究院	126	846	15.0	22.0
3	吴芝路	哈尔滨工业大学电子信息研究院	53	398	12.0	16.0
4	尹振东	哈尔滨工业大学电子信息研究院	11	61	4.0	7.0