支持向量的信息冗余和SVM改进方法

• 作者: 向秀桥 周建中 安学利 彭兵 罗志猛
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 核函数 冗余信息 支持向量机 黎曼几何
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 48-50
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3327字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.04.017

摘要

在研究RBF核函数的几何特性和分析SVM数据依赖性改进方法的基础上,提出了支持向量携带数据冗余信息的论点.冗余信息掩盖了所研究对象的特征,影响SVM的性能.基于黎曼几何的SVM数据依赖性改进方法能够剔除支持向量携带的冗余信息,改进SVM的性能.理论分析和实验研究表明,该方法能够有效提高SVM的分类能力和分类速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周建中	华中科技大学水电与数字化工程学院	395	5250	35.0	50.0
2	向秀桥	华中科技大学水电与数字化工程学院	12	144	8.0	12.0
3	罗志猛	华中科技大学水电与数字化工程学院	13	125	6.0	11.0
4	安学利	华中科技大学水电与数字化工程学院	15	280	11.0	15.0
5	彭兵	华中科技大学水电与数字化工程学院	10	174	7.0	10.0