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摘要:
针对多类分类问题,提出一种超球支持向量机算法——广义最大间隔球形支持向量机,该算法利用两同心超球将正负类样本分隔开来,最大化两超球半径的差异,从而挖掘正负类样本的鉴别信息,同时对超球类支持向量机算法判决规则进行改进,引入模糊隶属度补充判决,弥补二类分类器投票决策的缺陷.理论分析了算法的相关性质,通过仿真实验验证了该算法的有效性.
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文献信息
篇名 广义最大间隔球形支持向量机
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 支持向量机 支持向量数据描述 最大间隔最小体积球型支持向量机 模糊隶属度
年,卷(期) 2012,(29) 所属期刊栏目 图形、图像、模式识别
研究方向 页码范围 177-180,209
页数 分类号 TP391.41
字数 3460字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.29.036
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 柯佳 江苏大学计算机科学与通信工程学院 19 89 5.0 9.0
2 文传军 常州工学院理学院 32 135 5.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
支持向量数据描述
最大间隔最小体积球型支持向量机
模糊隶属度
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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
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