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基于闭凸包收缩的最大边缘线性分类器
被引量：
17
1
作者
陶卿
孙德敏
+1 位作者
范劲松
方廷健
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第3期404-409,共6页
SVM(support vector machines)是一种基于结构风险最小化原理的分类技术.给出实现结构风险最小化原理(最大边缘)的另一种方法.对线性可分情形,提出一种精确意义下的最大边缘算法,并通过闭凸包收缩的概念,将线性不可分的情形转化为线性...
SVM(support vector machines)是一种基于结构风险最小化原理的分类技术.给出实现结构风险最小化原理(最大边缘)的另一种方法.对线性可分情形,提出一种精确意义下的最大边缘算法,并通过闭凸包收缩的概念,将线性不可分的情形转化为线性可分情形.该算法与SVM算法及其Cortes软边缘算法异曲同工,但理论体系简单、严谨,其中的优化问题几何意义清楚、明确.
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关键词
闭凸集
收缩
支持向量
分类
学习算法
最大边缘线性分类器
神经网络器
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职称材料
题名
基于闭凸包收缩的最大边缘线性分类器
被引量：
17
1
作者
陶卿
孙德敏
范劲松
方廷健
机构
中国科学院自动化研究所
中国人民解放军炮兵学院一系
中国科学技术大学自动化系
中国科学院合肥智能机械研究所
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第3期404-409,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(60175023)
安徽省自然科学基金资助项目(01042304)
安徽省优秀青年基金资助项目~~
文摘
SVM(support vector machines)是一种基于结构风险最小化原理的分类技术.给出实现结构风险最小化原理(最大边缘)的另一种方法.对线性可分情形,提出一种精确意义下的最大边缘算法,并通过闭凸包收缩的概念,将线性不可分的情形转化为线性可分情形.该算法与SVM算法及其Cortes软边缘算法异曲同工,但理论体系简单、严谨,其中的优化问题几何意义清楚、明确.
关键词
闭凸集
收缩
支持向量
分类
学习算法
最大边缘线性分类器
神经网络器
Keywords
closed convex set
contraction
support vectors
maximal margin
classifier
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于闭凸包收缩的最大边缘线性分类器
陶卿
孙德敏
范劲松
方廷健
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2002
17
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