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粗糙集理论的支持向量机建模研究及应用

Study and Applications of Model Via Support Vector Machines based on Rough Sets Theory
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摘要 结合粗糙集的属性约简和支持向量机的分类机理,提出了一种混合算法。将粗糙集理论中的属性约简引入到支持向量机中来,把粗糙集作为支持向量机的预处理器,先降低原问题的维数,以支持向量机方法建立预测模型。提高了SVM的推广能力,减少存储空间,加快了支持向量机的训练速度,取得了满意的预测结果。 This article advanced a admixture arithmetic based on rough sets theory and via support vector machines.Pretreatment module which rough sets theory attribution reduction algorithm course delete redundant attributions and contradictory object in decision-list.But availability information does not losing.At last the predictive performance is checked.The prediction results prove that this module can help to improve the prediction precise.
出处 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2008年第S1期50-51,62,共3页 Fire Control & Command Control
关键词 支持向量机 粗糙集 预测 飞参 via support vector machines rough sets theory prediction fighter plane parameter
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