多核学习方法在分类中的应用研究

• 作者: 崔清亮 李军
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 核方法 多核学习 模式分类
• 年，卷（期）: 2013,（32）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 9531-9535
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 4252字
• 语种: 中文

摘要

传统的核方法如支持向量机在迭代时间、推广能力和鲁棒性等方面不够理想.针对上述问题,给出了基于半无限线性规划(SILP)的多核学习算法,并将其应用在UCI机器学习数据库的二分类和多分类数据集中.该算法用列生成和块算法的方法,固定次优参数并确定工作集后求解优化问题,提高了算法的速度.实验表明,该算法的分类效果比传统支持向量机算法结果更优,具有更好的鲁棒性和普遍适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李军	兰州交通大学自动化与电气工程学院	70	490	13.0	19.0
2	崔清亮	兰州交通大学自动化与电气工程学院	1	8	1.0	1.0