一种支持向量分类器集成的方法

• 作者: 李春华 李满
• 来源期刊: 机电一体化
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 支持向量分类器 支持向量分类器集成 模糊积分
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 所属期刊栏目: 应用·交流
• 页码范围: 85-89
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3413字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-080X.2011.07.019

摘要

针对支持向量机的分类精度受数据表达形式以及个体分类器模型选择因素影响较大,提出一种新的支持向量机集成算法来克服这个缺陷.首先利用PCA对原始数据进行处理,通过寻求原始数据的更好表达形式,以降低高维特征空间的维数；然后利用模糊积分进行多个子分类器决策融合,兼顾各子分类器的分类结果和各子分类器判决对最终决策的重要程度.仿真实验表明,该方法的分类准确率明显优于传统方法的支持向量分类器集成策略.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李春华	黑龙江科技学院电气与信息工程学院	58	402	8.0	18.0
2	李满	黑龙江科技学院电气与信息工程学院	10	20	3.0	3.0