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基于反向标定合成数据的改进集成算法
被引量：
1
1
作者
韩敏
朱新荣
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第6期1475-1480,共6页
面对获得的数据量越来越多,需要处理的数据类型也不尽相同,因此就需要寻找一种具有较好泛化性能和较高分类精度的算法。该文提出一种通过借用反向扩充训练数据样本对输入数据类型的不敏感性和径向基函数网络模型快速学习的能力来进行集...
面对获得的数据量越来越多,需要处理的数据类型也不尽相同,因此就需要寻找一种具有较好泛化性能和较高分类精度的算法。该文提出一种通过借用反向扩充训练数据样本对输入数据类型的不敏感性和径向基函数网络模型快速学习的能力来进行集成的混合算法。采用渐进P值作为受试者特征曲线下面积与0.5判断冗余特征的标准,将反向标定合成的新数据对分类器进行训练,通过比较训练误差的变化来决定新分类器的添加,最终以绝大多数投票方法对所有的分类器进行决策融合。最后以UCI数据为实验,结果表明该算法可以较好地适应于不同数据类型,得到比其它集成算法更高的分类精度。
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关键词
集成
算法
径向基函数神经网络
反向扩充
训练
数据
样本
投票
法
ROC曲线
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职称材料
模式识别中的支持向量机方法
被引量：
119
2
作者
杜树新
吴铁军
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第5期521-527,共7页
针对模式识别问题,描述了支持向量机的基本思想,着重讨论了ν-SVM、最小二乘SVM、加权SVM和直接SVM等新的支持向量机方法,用于降低训练时间和减少计算复杂性的海量样本数据训练算法分块法、分解法,提高泛化能力的模型选择方法,以及逐一...
针对模式识别问题,描述了支持向量机的基本思想,着重讨论了ν-SVM、最小二乘SVM、加权SVM和直接SVM等新的支持向量机方法,用于降低训练时间和减少计算复杂性的海量样本数据训练算法分块法、分解法,提高泛化能力的模型选择方法,以及逐一鉴别法、一一区分法、M-ary分类法、一次性求解等多类别分类方法.最后给出了污水生化处理过程运行状态监控的多类别分类实例.作为结构风险最小化准则的具体实现,支持向量机具有全局最优性和较好的泛化能力.
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关键词
模式识别
支持向量机
泛化能力
分类方
法
海量样本数据训练算法分块法
分解
法
模型选择方
法
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职称材料
题名
基于反向标定合成数据的改进集成算法
被引量：
1
1
作者
韩敏
朱新荣
机构
大连理工大学电子信息与电气工程学部
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第6期1475-1480,共6页
基金
国家科技支撑计划(2006BAB14B05)资助课题
文摘
面对获得的数据量越来越多,需要处理的数据类型也不尽相同,因此就需要寻找一种具有较好泛化性能和较高分类精度的算法。该文提出一种通过借用反向扩充训练数据样本对输入数据类型的不敏感性和径向基函数网络模型快速学习的能力来进行集成的混合算法。采用渐进P值作为受试者特征曲线下面积与0.5判断冗余特征的标准,将反向标定合成的新数据对分类器进行训练,通过比较训练误差的变化来决定新分类器的添加,最终以绝大多数投票方法对所有的分类器进行决策融合。最后以UCI数据为实验,结果表明该算法可以较好地适应于不同数据类型,得到比其它集成算法更高的分类精度。
关键词
集成
算法
径向基函数神经网络
反向扩充
训练
数据
样本
投票
法
ROC曲线
Keywords
Ensemble algorithm
Radial Basis Functions Neural Network （RBFNN）
Diversity Ensemble Creation by Oppositional Relabeling of Artificial Training Examples （DECORATE）
Vote
Receiver Operator Characteristic （ROC） curve
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
模式识别中的支持向量机方法
被引量：
119
2
作者
杜树新
吴铁军
机构
工业控制技术国家重点实验室浙江大学智能系统与决策研究所
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第5期521-527,共7页
文摘
针对模式识别问题,描述了支持向量机的基本思想,着重讨论了ν-SVM、最小二乘SVM、加权SVM和直接SVM等新的支持向量机方法,用于降低训练时间和减少计算复杂性的海量样本数据训练算法分块法、分解法,提高泛化能力的模型选择方法,以及逐一鉴别法、一一区分法、M-ary分类法、一次性求解等多类别分类方法.最后给出了污水生化处理过程运行状态监控的多类别分类实例.作为结构风险最小化准则的具体实现,支持向量机具有全局最优性和较好的泛化能力.
关键词
模式识别
支持向量机
泛化能力
分类方
法
海量样本数据训练算法分块法
分解
法
模型选择方
法
Keywords
Algorithms
Monitoring
Optimization
Sewage treatment
分类号
O235 [理学—运筹学与控制论]
TP181 [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
基于反向标定合成数据的改进集成算法
韩敏
朱新荣
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2011
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
模式识别中的支持向量机方法
杜树新
吴铁军
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
119
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职称材料
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