基于超球结构的渐进直推式支持向量机

• 作者: 李丽蓉 牛惠芳 薛贞霞
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 半监督学习 支持向量机 直推式学习 超球结构
• 年，卷（期）: 2008,（35）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 138-141
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 5234字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.35.042

摘要

针对渐进直推式支持向量机(Progressive Transductive Support Vector Machines,PTSVM)算法训练速度慢,学习性能不稳定的问题,提出一种基于超球结构的渐进直推式支持向量机算法.该算法首先利用支持向量域描述(Support Vector Domain Description,SVDD)得到包含每个类别的有标签样本点的最小包球,选择这个包球边界附近的无标签样本点进行标注,然后对目前所有有标签的样本点进行SVM训练.实验结果表明该算法不仅能保持甚至提高算法的精度,更重要的是能大大提高训练速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛惠芳	洛阳师范学院数学科学学院	25	127	6.0	10.0
2	薛贞霞	河南科技大学数学系	18	89	5.0	8.0
4	李丽蓉	山西警官高等专科学校计算机科学与技术系	14	25	3.0	4.0