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基于动态调整的GA-SVM多分类二叉树的方法
基于动态调整的GA-SVM多分类二叉树的方法
作者:
凌卫新
张颖芳
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
支持向量机
遗传算法
二叉树
动态调整
全局优化
摘要:
基于遗传算法的支持向量机决策树多分类方法仍然存在错误累积的问题,累积的错误往往使分类准确率下降,分类效果变差,存在全局优化缺陷的问题;并且在每个节点进行二分类常用的实数编码切分方法,效率低下.针对这两方面的问题,提出从根节点开始逐层构造二叉树,运用二进制编码的遗传算法进行每一阶段的二叉树构造.二进制编码对于每个节点的分类以及进行交叉、变异更高效,不用考虑从什么位置切分.针对越靠近根节点产生的误差对后续节点分类误差的累积影响,提出一种动态调整的方法,此方法对每个节点赋予权重再进行对权重的调整使得整体的分类误差减小,最终得到二又树的全局最优,从而提高分类精度.通过实验并进行五折交叉验证表明,DABT-SVM比多种传统的支持向量机多分类算法在全局优化能力和分类精度上有很大的提升.验证了该算法的可行性和有效性.
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文献信息
篇名
基于动态调整的GA-SVM多分类二叉树的方法
来源期刊
科学技术与工程
学科
工学
关键词
支持向量机
遗传算法
二叉树
动态调整
全局优化
年,卷(期)
2017,(7)
所属期刊栏目
研究简报
研究方向
页码范围
177-182
页数
6页
分类号
TP181
字数
5697字
语种
中文
DOI
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
凌卫新
华南理工大学数学学院
21
130
8.0
10.0
2
张颖芳
华南理工大学数学学院
1
0
0.0
0.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
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(0)
二级引证文献
(0)
2017(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
遗传算法
二叉树
动态调整
全局优化
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
科学技术与工程
主办单位:
中国技术经济学会
出版周期:
旬刊
ISSN:
1671-1815
CN:
11-4688/T
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区学院南路86号
邮发代号:
2-734
创刊时间:
2001
语种:
chi
出版文献量(篇)
30642
总下载数(次)
83
总被引数(次)
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