一种基于凸壳算法的SVM集成方法

• 作者: 刘倞源 张宏达 王晓丹 白冬婴
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 凸壳算法 支持向量机 集成
• 年，卷（期）: 2008,（17）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 28-30
• 页数: 3页
• 分类号: TP312
• 字数: 4245字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.17.011

摘要

为提高支持向量机(SVM)集成的训练速度,提出一种基于凸壳算法的SVM集成方法,得到训练集各类数据的壳向量,将其作为基分类器的训练集,并采用Bagging策略集成各个SVM.在训练过程中,通过抛弃性能较差的基分类器,进一步提高集成分类精度.将该方法用于3组数据,实验结果表明,SVM集成的训练和分类速度平均分别提高了266%和25%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓丹	空军工程大学导弹学院	135	1447	21.0	31.0
2	张宏达	空军工程大学导弹学院	11	185	7.0	11.0
3	白冬婴	空军工程大学导弹学院	7	30	4.0	5.0
4	刘倞源	空军工程大学导弹学院	2	10	1.0	2.0