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基于多核学习的单分类多示例学习算法
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作者 古慧敏 肖燕珊 刘波 《广东工业大学学报》 CAS 2024年第2期101-107,共7页
将多核学习引入到单分类多示例学习中,提出了一种基于多核学习的单分类多示例支持向量数据描述算法,解决了多核学习方法在实际应用中多示例数据具有比较复杂分布结构的学习问题。本文算法是将多个示例数据通过多个不同的核函数多核映射... 将多核学习引入到单分类多示例学习中,提出了一种基于多核学习的单分类多示例支持向量数据描述算法,解决了多核学习方法在实际应用中多示例数据具有比较复杂分布结构的学习问题。本文算法是将多个示例数据通过多个不同的核函数多核映射到特征空间,在特征空间中通过支持向量数据描述算法构建球形分类器。该算法采用迭代优化框架,首先,根据初始化包中的正示例来优化目标函数以此建立分类器。然后,根据上一步得到的分类器再对包中的正示例的标签进行更新。最后,在Corel、VOC 2007和Messidor数据集上的实验结果表明,所提出的算法比单核多示例方法具有更好的性能,进一步验证了算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 多核学习 单分类 支持向量数据描述 多示例学习
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基于MCFS-R-Vine Copula的过程故障检测
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作者 魏英鹏 王丽 《计算机仿真》 2024年第6期428-434,共7页
R-Vine Copula模型因其对复杂高维变量相互关系具有的良好的刻画能力,逐渐在化工过程监控领域得到重视。在以往的R-Vine Copula模型应用中,对于数据变量处理采用两种方法,降维和不降维,但这会破坏数据结构或者增加R-Vine Copula模型构... R-Vine Copula模型因其对复杂高维变量相互关系具有的良好的刻画能力,逐渐在化工过程监控领域得到重视。在以往的R-Vine Copula模型应用中,对于数据变量处理采用两种方法,降维和不降维,但这会破坏数据结构或者增加R-Vine Copula模型构建的成本。基于此,提出一种结合多类特征选择(MCFS)的方法MCFS-RVC,来达到保留数据结构以及降低R-Vine Copula模型构建的成本的目的,并将其应用在化工过程监控领域。对R-Vine Copula模型得到的概率密度函数值进行对数转化,依据核密度估计理论对转化的数值进行密度估计形成相应的概率密度指标poutliers,实现了对非线性非高斯过程故障的实时检测。通过对TE(Tennessee Eastman)过程的仿真,验证了所提出方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 过程监控 故障检测 多类特征选择 核密度估计
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基于特征贡献度加权高斯核函数的粗糙one-class支持向量机 被引量:2
3
作者 田浩兵 朱嘉钢 陆晓 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第6期239-242,246,共5页
粗糙one-class支持向量机(ROCSVM)是一种一类支持向量机,它通过核函数映射,定义上近似超平面和下近似超平面,使得训练样本能根据在粗糙间隔中的位置,自适应地对决策超平面产生影响。由于ROCSVM训练集只有正类样本,因此充分挖掘和利用训... 粗糙one-class支持向量机(ROCSVM)是一种一类支持向量机,它通过核函数映射,定义上近似超平面和下近似超平面,使得训练样本能根据在粗糙间隔中的位置,自适应地对决策超平面产生影响。由于ROCSVM训练集只有正类样本,因此充分挖掘和利用训练样本的分类特征对于提高ROCSVM的分类性能有重要意义。为此,提出了一种基于训练样本分类特征贡献度的加权高斯核函数(λ-RBF):先对训练样本做主成分分析(PCA)得到按特征值排序的向量集,以此向量集构造核函数,使得特征值较大的维度在核函数中起较大的作用。在UCI标准数据集和仿真数据上的实验结果表明:与一般RBF的ROCSVM相比,基于λ-RBF的ROCSVM有着更好的泛化性和更高的识别率。 展开更多
关键词 粗糙集 一类支持向量机 加权核函数 主成分分析 超平面 过拟合
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Successive Approximation of p-Class Towers
4
作者 Daniel C. Mayer 《Advances in Pure Mathematics》 2017年第12期660-685,共26页
Let F be a number field and p be a prime. In the successive approximation theorem, we prove that, for each integer n ≥ 1, finitely many candidates for the Galois group of the nth stage of the p-class tower over F are... Let F be a number field and p be a prime. In the successive approximation theorem, we prove that, for each integer n ≥ 1, finitely many candidates for the Galois group of the nth stage of the p-class tower over F are determined by abelian type invariants of p-class groups C1pE of unramified extensions E/F with degree [E : F] = pn-1. Illustrated by the most extensive numerical results available currently, the transfer kernels (TE, F) of the p-class extensions TE, F : C1pF → C1pE from F to unramified cyclic degree-p extensions E/F are shown to be capable of narrowing down the number of contestants significantly. By determining the isomorphism type of the maximal subgroups S G of all 3-groups G with coclass cc(G) = 1, and establishing a general theorem on the connection between the p-class towers of a number field F and of an unramified abelian p-extension E/F, we are able to provide a theoretical proof of the realization of certain 3-groups S with maximal class by 3-tower groups of dihedral fields E with degree 6, which could not be realized up to now. 展开更多
关键词 p-class TOWERS Galois GROUPS Second p-class GROUPS Abelian Type Invariants of p-class GROUPS p-Transfer kernel Types Artin Limit Pattern Quadratic FIELDS Unramified Cyclic Extensions of Degree p Dihedral FIELDS of Degree 2p Finite p-Groups MAXIMAL Nilpotency class MAXIMAL Subgroups Polycyclic Pc-Presentations Commutator Calculus Central Series
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“双一流”建设高校校区的空间分布特征及其影响因素
5
作者 彭小菊 金石柱 《延边大学农学学报》 2023年第2期91-102,共12页
我国的“双一流”建设是提高高等教育质量和高校国际竞争力的重要战略。为了合理规划“双一流”建设高校的校区布局,本研究利用GIS空间统计和分析工具,应用地理探测器和多元线性回归分析等方法,分析了两批“双一流”建设高校校区的空间... 我国的“双一流”建设是提高高等教育质量和高校国际竞争力的重要战略。为了合理规划“双一流”建设高校的校区布局,本研究利用GIS空间统计和分析工具,应用地理探测器和多元线性回归分析等方法,分析了两批“双一流”建设高校校区的空间分布特点和影响因素。研究发现:1)“双一流"建设高校的校区呈现集聚型分布,且在新三大地带和省际之间分布不均衡,形成了五个高密度核心区和两个微型核心区;2)校区数量的增加可以降低集聚程度,而一流学科数量对“双一流”建设高校的分布中心产生更大影响;3)人口密度和第三产业占GDP比重是影响“双一流”建设高校校区密度的主要驱动因素;4)地理探测器的结果显示,人口密度对于“双一流”建设高校校区的空间差异具有显著影响,并且解释能力较强,第三产业占GDP比重是新一轮“双一流”建设高校校区空间差异的重要因素。研究结果对于优化“双一流”建设高校的校区布局、提升建设策略以及其他高校申请下一轮“双一流”建设具有重要参考价值。 展开更多
关键词 “双一流”建设高校校区 GIS空间统计 核密度估计 多元线性回归 地理探测器
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基于模糊分类的弱小目标检测方法 被引量:9
6
作者 李欣 赵亦工 +1 位作者 陈冰 薛晶 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期2311-2320,共10页
为了实现对红外云层背景下的弱小目标检测,提出了一种新的基于模糊分类的红外弱小目标检测方法。该方法直接从待分类图像中提取出不同的类别区域,使得分类模板准确地体现当前图像的不同类别,从而得到图像的准确类别以实现弱小目标检测... 为了实现对红外云层背景下的弱小目标检测,提出了一种新的基于模糊分类的红外弱小目标检测方法。该方法直接从待分类图像中提取出不同的类别区域,使得分类模板准确地体现当前图像的不同类别,从而得到图像的准确类别以实现弱小目标检测。首先,对红外天空背景弱小目标图像进行分析,将图像中的3类物体:净空、云及弱小目标细分为11个类别区域;其次,定义了类别特征矢量并基于此提出了类别核的定义,然后,根据类别核的定义从待检测图像中提取出11类区域的类别核;最后,根据模糊分类理论,定义了类别相似系数和类别贴近度,通过类别核对图像进行分类和类别归并,保留弱小目标类别完成检测。实验结果表明,该方法可对信噪比大于1.0的天空背景红外弱小目标图像中不同类型的区域进行准确分类,实现了对低信噪比的复杂云层背景图像中的弱小目标检测。 展开更多
关键词 目标检测 模糊分类 红外弱小目标 类别核
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基于RBF核的SVM及RVM模式分析性能比较 被引量:13
7
作者 李刚 邢书宝 薛惠锋 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第5期1782-1784,共3页
基于RBF核,利用Synthc、BC等标准数据集,采用五重交叉验证,比较SVM(支持向量机)及RVM(关联向量机)模式分析性能。实验结果表明,与SVM相比,RVM时间复杂度、测试错误率较低,模式分析性能较优。
关键词 关联向量机 支持向量机 分类 径向基函数核
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类均值核主元分析法及在故障诊断中的应用 被引量:28
8
作者 李学军 李平 蒋玲莉 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期123-129,共7页
核主元分析在应用过程中,通常采用累积贡献率法确定核主元个数,舍弃一些贡献率较小的核主元,导致数据样本部分信息的损失,影响故障诊断的效果。针对这一情况,提出一种类均值核主元分析法,它将输入空间的数据样本映射到高维特征空间后,... 核主元分析在应用过程中,通常采用累积贡献率法确定核主元个数,舍弃一些贡献率较小的核主元,导致数据样本部分信息的损失,影响故障诊断的效果。针对这一情况,提出一种类均值核主元分析法,它将输入空间的数据样本映射到高维特征空间后,先求出各类映射数据的类均值矢量,然后在类均值矢量张成的子空间上对类均值矢量进行主元分析,利用构建的类均值核矩阵,建立类均值核主元算法。由类均值核主元形成的特征矢量包含原数据样本的全部变异信息,并且维数低于故障类别数,能够在类均值矢量基础上实现无信息损失的数据降维。将改进算法应用于滚动轴承故障诊断,结果表明,它具有比传统核主元分析更强的综合原始变量信息的能力,能更好地提取数据样本的类别信息,快速实现故障模式的准确识别。 展开更多
关键词 核主元分析 类均值核主元分析 故障诊断
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基于核聚类的SVM多类分类方法 被引量:11
9
作者 陈增照 杨扬 +2 位作者 何秀玲 喻莹 董才林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第1期47-49,共3页
对支持向量机的多类分类问题进行研究,提出了一种基于核聚类的多类分类方法。利用核聚类方法将原始样本特征映射到高维特征进行聚类分组,对每一组使用一个支持向量机二值分类器进行分类,并用这些二值分类器组成决策树的节点,构成了一个... 对支持向量机的多类分类问题进行研究,提出了一种基于核聚类的多类分类方法。利用核聚类方法将原始样本特征映射到高维特征进行聚类分组,对每一组使用一个支持向量机二值分类器进行分类,并用这些二值分类器组成决策树的节点,构成了一个决策分类树。给出决策树的生成算法,提出了利用交叠系数来控制交叠,从而克服错分积累,提高分类准确率。实验结果表明,采用该方法,手写体汉字识别速度和正确率都达到了实用的要求。 展开更多
关键词 支持向量机 多类分类 核聚类 手写体汉字识别
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啤酒瓶检测中多分类支持向量机算法的选择 被引量:10
10
作者 张莹 王耀南 文益民 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期37-41,共5页
在提取啤酒瓶的缺陷特征后,如何选择合适的多分类支持向量机算法对提高分类准确率和分类速度具有重要的作用.本文通过一对一、一对多、决策有向无环图、二叉树、误差纠错码、一次性求解等多分类支持向量机算法在核函数为线性、多项式、... 在提取啤酒瓶的缺陷特征后,如何选择合适的多分类支持向量机算法对提高分类准确率和分类速度具有重要的作用.本文通过一对一、一对多、决策有向无环图、二叉树、误差纠错码、一次性求解等多分类支持向量机算法在核函数为线性、多项式、径向基,神经网络的情况下,对多个基准样本进行了分类性能、分类速度、分类准确性的详细比较以及完整的理论分析,最终得出一对一多分类支持向量机在径向基核函数时性能优于其他算法.在啤酒瓶智能检测机器人上的实验,表明这种算法能够满足检测需要. 展开更多
关键词 支持向量机 多分类 核函数 视觉检测 性能评估
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一种针对雷达高分辨距离像识别的融合核优化算法 被引量:10
11
作者 陈渤 刘宏伟 +1 位作者 保铮 曹雪菲 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期1146-1151,共6页
本文提出一种针对雷达一维高分辨距离像(HRRP)的核函数优化算法.该算法基于对模-1距离高斯核和模-2距离高斯核的融合,结合两种核函数的不同特性,不仅优化了核函数,同时抑制了HRRP的闪烁效应.文中,基于雷达实测数据,我们将所提算法应用... 本文提出一种针对雷达一维高分辨距离像(HRRP)的核函数优化算法.该算法基于对模-1距离高斯核和模-2距离高斯核的融合,结合两种核函数的不同特性,不仅优化了核函数,同时抑制了HRRP的闪烁效应.文中,基于雷达实测数据,我们将所提算法应用于核主分量分析(KPCA)的核函数优化中,然后采用支持矢量机(SVM)对提取的特征进行了分类.通过对实验结果比较与分析,我们证明该方法是有效的. 展开更多
关键词 雷达高分辨距离像 闪烁效应 核函数机 类可分性 经验特征空间 核函数优化
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二元互补序列的特征序列 被引量:4
12
作者 张成 赵晓群 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期819-824,共6页
本文引入互补序列的特征序列的概念 ,定义每个互补序列包含两种特征序列 ,分别记为 1 特征序列和2 特征序列 .特征序列对研究互补序列的特性具有重要意义 .经分析发现当序列长度时N≥ 4 ,可以根据特征序列来判断互补序列等价类空间大小... 本文引入互补序列的特征序列的概念 ,定义每个互补序列包含两种特征序列 ,分别记为 1 特征序列和2 特征序列 .特征序列对研究互补序列的特性具有重要意义 .经分析发现当序列长度时N≥ 4 ,可以根据特征序列来判断互补序列等价类空间大小是 32还是 6 4 ,这对实际应用中互补序列的选取具有一定意义 ;本文对互补序列的各种构造方法进行了分析 ,发现通过每种构造方法构造出的互补序列其特征序列均具有某种特性 ,本文论证得出可以通过特征序列来判断互补序列是否是可构造的以及可以由哪种构造方法构造 ,并通过特征序列证实了长度为 2 0的互补序列的核的存在性 . 展开更多
关键词 互补序列 特征序列 等价类 互补序列的核
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基于线性规划的多类支持向量机算法 被引量:5
13
作者 孙德山 吴今培 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第10期160-163,共4页
多类支持向量机一般采用多个两类分类支持向量机来求解,这就需要解多个二次规划问题,从而导致算法的计算复杂性很高。根据一类分类思想,提出一种基于线性规划的多类分类算法及其分解形式,所给算法通过引入核函数能够独立地对每一类样本... 多类支持向量机一般采用多个两类分类支持向量机来求解,这就需要解多个二次规划问题,从而导致算法的计算复杂性很高。根据一类分类思想,提出一种基于线性规划的多类分类算法及其分解形式,所给算法通过引入核函数能够独立地对每一类样本形成一个紧致的优化区域,从而达到分类的目的。对人工三螺旋线数据和几组实际数据库的识别实验表明,所结算法在保持良好的分类精度前提下,能有效地降低程序的运行时间。 展开更多
关键词 线性规划 多类分类 一类分类 核函数 支持向量机算法 线性规划 分类思想 计算复杂性 规划问题 分解形式 分类算法 分类精度 运行时间
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基于多分类支持向量机的入侵检测方法 被引量:7
14
作者 衣治安 吕曼 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第15期167-169,共3页
网络入侵检测所处理的数据由多类攻击数据和正常数据构成,基于此对多分类支持向量机在网络入侵检测中的应用进行了研究,采用一对一方法构造了多分类支持向量机分类器,用KDD99入侵检测数据对所提出的多分类支持向量机分类器进行了测试评... 网络入侵检测所处理的数据由多类攻击数据和正常数据构成,基于此对多分类支持向量机在网络入侵检测中的应用进行了研究,采用一对一方法构造了多分类支持向量机分类器,用KDD99入侵检测数据对所提出的多分类支持向量机分类器进行了测试评估,将实验结果和BP神经网络方法进行了比较。实验表明提出的方法是可行的、高效的。 展开更多
关键词 入侵检测 统计学习理论 多分类支持向量机 核函数
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一种融合核优化算法 被引量:5
15
作者 陈渤 刘宏伟 保铮 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期509-513,582,共6页
将Xiong等提出的单核优化算法改进为一种能够进行多核学习的融合核核优化算法.该算法使用了依赖数据变化的核函数,通过最大化核Fisher准则,能够学习出不同特性的核函数的融合系数.为了验证所提方法的有效性,将其应用到核主分量分析(KPCA... 将Xiong等提出的单核优化算法改进为一种能够进行多核学习的融合核核优化算法.该算法使用了依赖数据变化的核函数,通过最大化核Fisher准则,能够学习出不同特性的核函数的融合系数.为了验证所提方法的有效性,将其应用到核主分量分析(KPCA)的核优化中,在合成数据和实测雷达高分辨一维距离像数据的基础上对KPCA提取特征的分类性能进行了评估,实验结果说明了提出的方法改进了最后的分类性能. 展开更多
关键词 核函数机 类可分性 经验特征空间 核函数优化 高分辨一维距离像
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球结构支持向量机的改进算法及仿真研究 被引量:18
16
作者 吴强 贾传荧 +1 位作者 张爱锋 刘爽 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期345-348,共4页
球结构支持向量机算法将多类样本数据的每一类用各自的超球来界定,从而显著地降低了二次规划的复杂程度。在该算法的基础上,提出了子超球支持向量机多分类算法。新算法改进了超球重叠区域的训练和决策方法,提高了多分类问题的分类精度... 球结构支持向量机算法将多类样本数据的每一类用各自的超球来界定,从而显著地降低了二次规划的复杂程度。在该算法的基础上,提出了子超球支持向量机多分类算法。新算法改进了超球重叠区域的训练和决策方法,提高了多分类问题的分类精度。定义了重叠频数、重叠总频数和重叠率等概念,并在此基础上分析了径向基核函数的参数σ对超球相互位置的影响。对两组实际数据仿真实验验证了该算法的有效性和对σ分析的正确性,同时表明正确选择σ可得到较高的分类精度。 展开更多
关键词 球结构支持向量机 多分类问题 超球 核参数
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多核多分类相关向量机在变压器局部放电模式识别中的应用 被引量:24
17
作者 尚海昆 苑津莎 +1 位作者 王瑜 张利伟 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期221-228,共8页
针对传统单核分类器存在的固有二分类属性及识别信息不够完整的问题,首次提出了一种基于多核多分类相关向量机(MMRVM)的变压器局部放电模式识别新方法。首先选用不同的核函数对4种变压器局部放电信号特征进行映射,解决了不同数据源的问... 针对传统单核分类器存在的固有二分类属性及识别信息不够完整的问题,首次提出了一种基于多核多分类相关向量机(MMRVM)的变压器局部放电模式识别新方法。首先选用不同的核函数对4种变压器局部放电信号特征进行映射,解决了不同数据源的问题;然后利用粒子群优化算法对核参数进行优化选择,有效避免了核参数选择的主观性;最后利用构建出的MMRVM分类模型直接进行多分类,实现放电模式识别。文中以实验室4种典型缺陷的变压器局部放电信号为研究对象,采用传统单核SVM分类器、单核RVM分类器与MMRVM分类器对其进行分析对比。结果表明,MMRVM分类器融合了多种放电特征信息,能够较为全面的描述放电特征,与单核分类器相比具有更高的诊断准确率和更好的实用性。 展开更多
关键词 多核 多分类 相关向量机 变压器 局部放电 模式识别
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基于模糊核聚类的多类支持向量机 被引量:7
18
作者 曹巍 赵英凯 高世伟 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期420-424,共5页
传统的支持向量机是基于两类问题提出的,如何将其有效地推广至多类问题仍是一个值得研究的问题。本文在比较常用的几种多类支持向量机分类算法基础上,提出了一种基于模糊核聚类的多类支持向量机分类方法。支持向量机的分类精度和分类速... 传统的支持向量机是基于两类问题提出的,如何将其有效地推广至多类问题仍是一个值得研究的问题。本文在比较常用的几种多类支持向量机分类算法基础上,提出了一种基于模糊核聚类的多类支持向量机分类方法。支持向量机的分类精度和分类速度取决于树结构,新方法利用模糊核聚类生成模糊类,并结合基于二叉树的多类支持向量机分类算法实现多类分类。实验结果表明,该方法是一种效率更高、分类更准确的多类支持向量机分类算法。 展开更多
关键词 支持向量机 多类分类 模糊核 二叉树
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一种遥感影像核变化检测方法 被引量:10
19
作者 马国锐 眭海刚 +1 位作者 李平湘 秦前清 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2007年第7期597-600,共4页
提出了一种新的遥感影像核变化检测方法。该方法是将原始空间不同时相的输入矢量通过核函数非线性映射到高维特征空间,然后在高维特征空间中通过传统变化检测方法处理得到新的输入矢量,最后通过半监督的单类支持向量机算法对新的输入矢... 提出了一种新的遥感影像核变化检测方法。该方法是将原始空间不同时相的输入矢量通过核函数非线性映射到高维特征空间,然后在高维特征空间中通过传统变化检测方法处理得到新的输入矢量,最后通过半监督的单类支持向量机算法对新的输入矢量构造变化区域与非变化区域的最优分割超平面。试验证实,本文的核变化检测方法具有较高的检测精度和效率。 展开更多
关键词 变化检测 核函数 单类支持向量机
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基于模糊核聚类的SVM多类分类方法 被引量:6
20
作者 赵晖 荣莉莉 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第5期770-774,共5页
针对SVM在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于模糊核聚类的SVM多类分类方法,并给出了一种高效的半模糊核聚类算法。该方法基于模糊核聚类方法生成模糊类,并采用树结构将多个SVM组合起来实现多类分类。模糊核聚类方法不但能够实... 针对SVM在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于模糊核聚类的SVM多类分类方法,并给出了一种高效的半模糊核聚类算法。该方法基于模糊核聚类方法生成模糊类,并采用树结构将多个SVM组合起来实现多类分类。模糊核聚类方法不但能够实现更为准确的聚类,而且能够挖掘模糊类的外围、不同模糊类之间的交叠情况等信息,利用这些信息能有效提高分类器的性能。实验表明,所提方法比传统方法具有更高的速度和精度。 展开更多
关键词 支持向量机 多类分类 模糊核聚类 树型分类器
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