一种基于遗传算法的SVM决策树多分类方法

王一; 杨俊安; 刘辉

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一种基于遗传算法的SVM决策树多分类方法

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在当前的机器学习领域,如何利用支持向量机(SVM)对多类目标进行分类,同时提高分类器的分类效率已经成为研究的热点之一,有效地解决此问题对于提高目标的识别概率具有较大意义.本文针对SVM多分类问题提出了一种基于遗传算法的SVM最优决策树生成算法.算法以随机生成的决策树构建的SVM分类器对同一测试样本的分类正确率作为遗传算法的适应度函数,通过遗传算法寻找到最优决策树,再以最优决策树构建SVM分类器,最终实现SVM的多分类.将该算法应用于低空飞行声目标识别问题,实验结果表明,新方法比传统的1-a-1、1-a-r、SVM-DL和GADT-SVM方法有更高的分类精度和更短的分类时间.

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来源
《信号处理》 |2010年第10期|1495-1499|共5页
作者
王一; 杨俊安; 刘辉;
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作者单位

电子工程学院,合肥,230037;

安徽省电子制约技术重点实验室,合肥,230037;

电子工程学院,合肥,230037;

安徽省电子制约技术重点实验室,合肥,230037;

电子工程学院,合肥,230037;

安徽省电子制约技术重点实验室,合肥,230037;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类侦测雷达;
关键词
支持向量机; 遗传算法; 决策树;

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