基于超立方体顶点采样的区间数SVM分类模型研究

• 作者: 朱建军 覃朗
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 区间数 支持向量机 超立方体 顶点采样
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 2131-2138
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 6889字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2017.11.023

摘要

研究了针对区间数样本的支持向量机分类问题.定义了区间数样本与超立方体之间的映射关系,研究了基于区间数样本的超立方体表示框架;提出了基于二叉树完整遍历的满足样本约束的超平面顶点采样方法,建立了通过分类目标函数转换的分类学习模型.实验仿真结果表明了该方法的可行性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱建军	南京航空航天大学经济与管理学院	141	1640	24.0	34.0
2	覃朗	南京航空航天大学经济与管理学院	3	3	1.0	1.0