融合粗糙集与球形支持向量机的多分类识别

高建来; 运士伟; 张永胜

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融合粗糙集与球形支持向量机的多分类识别

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构造了融合粗糙集与球形支持向量机的多分类识别模型,提出了基于相对距离的球形支持向量机多分类识别算法.首先,通过粗糙集对样本集进行属性约简；然后,对约简后的样本集运用球形支持向量机进行训练,对于未知样本,按照未知样本到各类球心相对距离的大小进行分类,将未知样本归入相对距离较小的一类中去；最后,仿真结果证明:该方法可以有效地消除冗余属性,降低支持向量机的样本输入维数,提高了泛化能力.

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来源
《河南科技大学学报（自然科学版）》 |2011年第5期|77-80|共4页
作者
高建来; 运士伟; 张永胜;
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作者单位

洛阳理工学院数理系,河南洛阳471023;

洛阳理工学院数理系,河南洛阳471023;

洛阳理工学院数理系,河南洛阳471023;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别理论;
关键词
粗糙集; 球形支持向量机; 分类; 模式识别;

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