一种新的基于SVM权重向量的云分类器

• 作者: 朱杰 秦亮曦 苏永秀 龙炜哲
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 支持向量机 云模型 云分类器 交叉验证
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2098-2100
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.06.029

摘要

提出了一种用支持向量机(SVM)权重向量解决高维对象分类的方法,并结合云理论建立了基于SVM权重向量的云分类器.采用云模型建立训练集的各属性模型,分类模型由属性模型集成得到,属性权重根据SVM权重向量得到,属性权重越大,其对分类的贡献越大;反之,越小.将新分类器与云模型分类器对积雨云、卷云和卷层云进行分类模拟实验,新分类器的分类准确度比后者总体提升了, 经过交叉验证, 结果表明新分类器性能稳定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦亮曦	广西大学计算机与电子信息学院	43	334	10.0	17.0
2	苏永秀		22	310	11.0	17.0
3	朱杰	广西大学计算机与电子信息学院	4	16	2.0	4.0
4	龙炜哲	广西大学计算机与电子信息学院	2	12	1.0	2.0