一类分类马氏椭球学习机的改进

• 作者: 李丽蓉 李振国 薛贞霞
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 数据描述 野点探测 参数选取 超椭球
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 676-678
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 2856字
• 语种: 中文

摘要

针对一类分类马氏椭球学习机(Mahalanobis ellipsoidai learning machine for one class classification,MELM)方法中选取参数C比较困难的问题,提出一种改进的方法v-MELM.这种方法通过引入一个具有明确物理意义的参数v,即v是超椭球外部的样本点数(野点数)占总样本点数的份额的上界,是支持向量的个数所占总样本点数的份额的下界,使参数可以灵活地根据实际问题的精度要求来选取,从而可以快速选取最有效的参数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	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
2	李振国	河南科技大学理学院	3	8	2.0	2.0
3	薛贞霞	河南科技大学理学院西安电子科技大学理学院	21	89	5.0	8.0