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改进的决策树支持向量机地下水水质评价
被引量：
4
1
作者
陈海洋
滕彦国
王金生
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第3期848-850,855,共4页
基于结构风险最小原理的支持向量机(SVM)具有较强的学习泛化能力和良好的分类性能,能用来解决少样本学习的二类模式识别问题。针对具备多级类别的地下水水质评价问题,可以采用决策树SVM分类方法,通过对多类别水质标准的重新组合以构建...
基于结构风险最小原理的支持向量机(SVM)具有较强的学习泛化能力和良好的分类性能,能用来解决少样本学习的二类模式识别问题。针对具备多级类别的地下水水质评价问题,可以采用决策树SVM分类方法,通过对多类别水质标准的重新组合以构建类似于决策树的多个子分类器来实现。但基于决策树SVM分类过程中常常会出现由于正负类训练样本数据不均一导致的局部识别误差。基于二叉树原理提出了一种改进决策树SVM模型,通过加密数据插值和二叉分类有效避免正负类训练样本数据不均一的问题,针对地下水水质评价特点,增加了第5个子分类器以精确识别Ⅱ类水质和Ⅲ类水质。实验结果表明,改进的决策树SVM分类模型评价结果稳定。
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关键词
支持向量机
决策树支持向量机
地下水
水质评价
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职称材料
题名
改进的决策树支持向量机地下水水质评价
被引量：
4
1
作者
陈海洋
滕彦国
王金生
机构
北京师范大学水科学研究院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第3期848-850,855,共4页
基金
国家水体污染控制与治理科技重大专项(2009ZX07419-003
2008ZX07207-007)
教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NECT-09-0230)
文摘
基于结构风险最小原理的支持向量机(SVM)具有较强的学习泛化能力和良好的分类性能,能用来解决少样本学习的二类模式识别问题。针对具备多级类别的地下水水质评价问题,可以采用决策树SVM分类方法,通过对多类别水质标准的重新组合以构建类似于决策树的多个子分类器来实现。但基于决策树SVM分类过程中常常会出现由于正负类训练样本数据不均一导致的局部识别误差。基于二叉树原理提出了一种改进决策树SVM模型,通过加密数据插值和二叉分类有效避免正负类训练样本数据不均一的问题,针对地下水水质评价特点,增加了第5个子分类器以精确识别Ⅱ类水质和Ⅲ类水质。实验结果表明,改进的决策树SVM分类模型评价结果稳定。
关键词
支持向量机
决策树支持向量机
地下水
水质评价
Keywords
Support Vector Machine （
svm
）
decision-tree-based svm （dtbsvm）
groundwater
water quality evaluation
分类号
P641.2 [天文地球—地质矿产勘探]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
改进的决策树支持向量机地下水水质评价
陈海洋
滕彦国
王金生
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011
4
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