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摘要:
针对最小二乘孪生支持向量机(LSTWSVM)精度较低和可能存在的“奇异性”问题,提出了一种最小二乘大间隔孪生支持向量机(LSLMTSVM).该算法在最小二乘孪生支持向量机的优化目标函数中引入了间隔分布,提高了算法的泛化性能.在目标函数中加入正则项,实现了结构风险最小化,进一步提高了分类能力.实验结果表明,最小二乘大间隔孪生支持向量机比已有的相关算法性能更优.
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文献信息
篇名 最小二乘大间隔孪生支持向量机
来源期刊 北京邮电大学学报 学科 工学
关键词 最小二乘 孪生支持向量机 间隔分布 分类
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 34-38
页数 5页 分类号 TN181
字数 语种 中文
DOI 10.13190/j.jbupt.2017-180
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 吴青 西安邮电大学自动化学院 20 46 4.0 6.0
2 臧博研 西安邮电大学自动化学院 4 3 1.0 1.0
3 齐韶维 西安邮电大学自动化学院 1 1 1.0 1.0
4 孙凯悦 西安邮电大学自动化学院 1 1 1.0 1.0
5 赵祥 西安邮电大学自动化学院 2 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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最小二乘
孪生支持向量机
间隔分布
分类
研究起点
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京邮电大学学报
双月刊
1007-5321
11-3570/TN
大16开
北京海淀区西土城路10号
2-648
1960
chi
出版文献量(篇)
3472
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19
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26644
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