复杂分类问题支持向量机的简化

方景龙; 陈铄; 潘志庚; 梁荣华

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复杂分类问题支持向量机的简化

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对于复杂分类问题,不可避免的会有错分情况,此时支持向量机的支持向量较多,影响了识别速度.为了解决这个问题,我们提出了基于最小错分间隔的分类思想,并在此基础上得出了一种新的简化支持向量机.与普通支持向量机相比,这种简化支持向量机有较少的支持向量、较高的识别速度,而且实验结果表明,它的识别精度完全可以与普通支持向量机的识别精度相媲美,甚至更优.

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来源
《电子学报》 |2007年第5期|858-861|共4页
作者
方景龙; 陈铄; 潘志庚; 梁荣华;
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作者单位

杭州电子科技大学图形图象研究所,浙江杭州,310018;

杭州电子科技大学图形图象研究所,浙江杭州,310018;

浙江大学CAD & CG国家重点实验室,浙江杭州,310027;

浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州,310014;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
支持向量机; 模式识别; 支持向量缩减;

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