复杂分类问题支持向量机的简化

• 作者: 方景龙 梁荣华 潘志庚 陈铄
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 模式识别 支持向量缩减
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 858-861
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3810字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2007.05.012

摘要

对于复杂分类问题,不可避免的会有错分情况,此时支持向量机的支持向量较多,影响了识别速度.为了解决这个问题,我们提出了基于最小错分间隔的分类思想,并在此基础上得出了一种新的简化支持向量机.与普通支持向量机相比,这种简化支持向量机有较少的支持向量、较高的识别速度,而且实验结果表明,它的识别精度完全可以与普通支持向量机的识别精度相媲美,甚至更优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁荣华	浙江工业大学信息工程学院	57	458	12.0	18.0
2	方景龙	杭州电子科技大学图形图象研究所	34	157	6.0	10.0
3	陈铄	杭州电子科技大学图形图象研究所	1	22	1.0	1.0