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基于SRM自组织多区域覆盖的可拒绝近邻分类算法研究 被引量:3
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作者 胡正平 贾千文 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期293-296,共4页
该文依据区分与划分相结合的可拒绝模式识别思路,提出了高维空间海量训练样本情况下的基于结构风险最小化决策的自组织多区域多球覆盖可拒绝近邻分类算法。该方法利用同类样本之间相互接近的特性,通过结构风险最小化紧几何覆盖策略,选... 该文依据区分与划分相结合的可拒绝模式识别思路,提出了高维空间海量训练样本情况下的基于结构风险最小化决策的自组织多区域多球覆盖可拒绝近邻分类算法。该方法利用同类样本之间相互接近的特性,通过结构风险最小化紧几何覆盖策略,选择训练样本,通过自组织多区域多球覆盖模型构成同类样本的划分性描述,达到拒绝识别非训练类样本的目的,最后通过k近邻相互区分性比较确定真实类别。仿真实验结果表明该文的思路是合理可行的,在实际应用领域具有一定价值。 展开更多
关键词 可拒绝模式识别 结构风险最小化原理 近邻分类
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参数自适应决策的多分辨率核支持向量分类器 被引量:1
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作者 胡正平 张晔 《信号处理》 CSCD 北大核心 2006年第5期712-715,共4页
为克服经典支持向量分类器(SVC)训练算法中参数的选择需要多次人工调整的缺陷,本文提出了基于多分辨率核的支持向量机参数自适应调节策略。首先通过分析非线性核映射的特征空间超平面的最小VC维数,提出了多分辨率核函数参数的自适应优... 为克服经典支持向量分类器(SVC)训练算法中参数的选择需要多次人工调整的缺陷,本文提出了基于多分辨率核的支持向量机参数自适应调节策略。首先通过分析非线性核映射的特征空间超平面的最小VC维数,提出了多分辨率核函数参数的自适应优化准则。然后通过迭代求解获得最优泛化能力的多分辨率核参数数值。多分辨率核函数方法保持了经典SVC训练算法结构风险最小化的原则,克服了经典SVC选择单一参数的缺陷。仿真实验结果表明本文提出的算法能够自适应的选择合适的核参数达到最优泛化能力。 展开更多
关键词 支持向量分类器 VC维数 多分辨率核 结构风险最小化原理
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