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题名基于类中心思想的去边缘模糊支持向量机
被引量：8
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作者
曹淑娟
刘小茂
张钧
刘振丙
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机构
华中科技大学主校区数学系
华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第22期146-149,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(编号:60373090)
航天基金(编号:021.3jw0504)
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文摘
针对两类分类问题中样本点数量多、类别模糊且有孤立野点的情况,论文在类中心向量方法的基础上,提出了一种基于类中心思想的去边缘模糊支持向量机,该方法用类中心思想预先去掉那些可能不是支持向量的点,并采用降半哥西分布作为隶属度,使其适合模糊分类的性能特点。从理论和实证分析两个方面将该方法与线性可分SVM及模糊SVM进行了对比分析,结果显示该方法不但大大减少了训练点数目,从而减小了内存和计算量,提高了训练速度,而且减少了孤立野点对支持向量分类机的影响。
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关键词
推广的最大间隔法
模糊支持向量机
模糊因子
类中心
去边缘方法
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Keywords
generalized method of maximal margin,fuzzy support vector machine,fuzzy membership function,the method of class-center,the method of dismissing margin
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分类号
O235
[理学—运筹学与控制论]
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题名预抽取相对较近边界向量的选块算法
被引量：2
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作者
孔波
刘小茂
曹淑娟
苏展
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机构
华中科技大学主校区数学系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第28期170-173,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(编号:60373090)
航天基金资助(编号:021.3jw0504)
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文摘
利用支持向量机中支持向量的稀疏性和支持向量分布于分划超平面周围的性质,该文提出了一种预抽取相对较近边界向量的选块算法的新算法,该算法减少了普通选块算法的迭代次数和提高了仅依靠相对较近边界向量的准确率,从而大大加快了支持向量机的训练速度,且支持向量机的分类能力不受任何影响。
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关键词
支持向量机
相对较近边界向量
选块算法
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Keywords
Support Vector Machine,relatively closer margin vectors,chunking algorithm
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
O235
[理学—运筹学与控制论]
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题名基于最小超球体的快速分类法
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作者
苏展
刘小茂
曹淑娟
孔波
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机构
华中科技大学主校区数学系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第20期70-73,85,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(编号:60373090)
航天基金资助项目(编号:021.3jw0504)
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文摘
文章提出了两种快速分类的方法——基于最小超球体的平分最近点法和基于最小超球体的按比例划分法。前者只对分别包含正、负类训练点的两类超球体线性可分的情形有效,后者则适用于线性可分和近似线性可分的两类分类问题,且在确定分划超平面时融入了对训练集分布特征的考虑。两种方法皆借鉴了平分最近点法的思想,结合超球体的几何特征,用解析几何方法就可求得分划超平面,从而避免了求解二次规划,大大缩短了训练时间,减小了内存占用量,尤其在处理大规模数据集时优势更为明显。两种方法的特点及其和平分最近点法的对比在实证中都给予了分析说明。
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关键词
支持向量机
最小超球体
平分最近点法
按比例划分法
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Keywords
support vector machine,minimal hyper-sphere,halving the nearest points method,dividing the nearest points proportionally method
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分类号
O235
[理学—运筹学与控制论]
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