基于Tri-training直推式支持向量机算法

• 作者: 张燕 杜红乐
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: 支持向量机 直推式学习 半监督学习 Tri-training算法
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 数学研究与应用
• 页码范围: 1032-1036
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

针对直推式支持向量机错误累积及获取无标记样本空间信息慢的问题,结合Tri-training算法、KKT条件及富信息策略提出一种基于Tri-training的直推式支持向量机算法,用KKT条件选择标注样本,用富信息策略选择加入的分类器,利用多个分类器的投票结果进行标注,提高样本标注的准确度,利用多个分类器进行协同训练提高算法的训练速度.最后实验结果表明,算法能够提高最终分类器的分类精度和算法的训练速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜红乐	商洛学院数学与计算机应用学院	32	111	7.0	9.0
2	张燕	商洛学院数学与计算机应用学院	33	104	6.0	8.0