-
题名基于向量机学习算法的多模式分类器的研究及改进
被引量：11
- 1
-
-
作者
柳长源
毕晓君
韦琦
-
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
哈尔滨理工大学电气与电子工程学院
-
出处
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第1期114-118,共5页
-
基金
国家自然科学基金(61175126)
中央高校基本科研业务费专项资金(HEUCFZ1209)
+1 种基金
教育部博士点基金(20112304110009)
黑龙江省自然科学基金(E200932)
-
文摘
为了提高向量机"一对一"学习算法在多模式识别中的分类效率,对基于支持向量机和相关向量机算法进行多模式分类的方法进行研究,发现比较次数过多是该方法计算量大的主要原因。提出了一种在每轮比较中,排除最差类别的新方法。该方法使比较次数逐级减少,并且当类别数较多时,总计算量减少尤其明显。通过理论分析和对数据分类的实验结果表明,新方法与传统分类器相比,在基本不影响分类正确率的前提下,机器训练与识别次数显著减少,算法运行速度明显提高。
-
关键词
模式识别
支持向量机
相关向量机
分类器
“一对一”算法
-
Keywords
pattern recognition
support vector machine
relevance vector machine
classifier
＂one a- gainst one＂ algorithm
-
分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
