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摘要:
为了提高球形分类器的分类性能,受支持向量机和小球体大间隔等方法的启发,提出一种大间隔最小压缩包含球(large margin and minimal reduced enclosing ball,简称LMMREB)学习机,其在Mercer核诱导的特征空间,通过优化一个最小包含球,以寻求两个同心的分别包含二类模式的压缩包含球,且使二类模式分别与压缩包含球间最小间隔最大化,从而可以同时实现类间间隔和类内内聚性的最大化分别采用人工数据和实际数据进行实验,结果显示,LMMREB的分类性能优于或等同于相关方法.
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文献信息
篇名 大间隔最小压缩包含球学习机
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 泛化 支持向量数据描述 支持向量机 最小包含超球体
年,卷(期) 2012,(6) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 1458-1471
页数 分类号 TP181
字数 11710字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1001.2012.04071
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王士同 江南大学信息工程学院 528 3424 23.0 37.0
2 陶剑文 江南大学信息工程学院 48 354 10.0 16.0
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研究主题发展历程
节点文献
泛化
支持向量数据描述
支持向量机
最小包含超球体
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导