基于熵的支持矩阵机

• 作者: 朱昌明
• 来源期刊: 上海海事大学学报
• 关键词: 支持矩阵机 熵 模糊隶属度 不平衡数据集 模式识别
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 页码范围: 92-100
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.13340/j.jsmu.2016.04.017

摘要

针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)无法处理不平衡和矩阵模式等问题,以支持矩阵机(Support Matrix Machine,SMM)为基础,提出一个基于熵的SMM(Entropy-based SMM,ESMM)来解决不平衡数据集.ESMM的贡献是:(1)提出了一个新的基于熵的模糊隶属度评价方法从而增强确定模式的重要性;(2)保证了正类模式的重要性并且得到一个更加灵活的决策面.在真实世界的不平衡数据集和矩阵模式上的实验表明,ESMM比那些与之相比较的学习机有更好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱昌明	上海海事大学信息工程学院	8	3	1.0	1.0