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基于二阶远离步的积极集最小闭包球算法
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作者 丛伟杰 安梦园 李承臻 《西安邮电大学学报》 2024年第3期83-89,共7页
对高维大规模数据集的近似最小闭包球(Minimum Enclosing Ball,MEB)问题进行研究,提出一种基于二阶远离步的积极集最小闭包球算法。首先,基于对偶目标函数的二阶泰勒展开选择远离步指标,给出求解MEB问题的二阶远离步算法,并计算算法的... 对高维大规模数据集的近似最小闭包球(Minimum Enclosing Ball,MEB)问题进行研究,提出一种基于二阶远离步的积极集最小闭包球算法。首先,基于对偶目标函数的二阶泰勒展开选择远离步指标,给出求解MEB问题的二阶远离步算法,并计算算法的多项式时间复杂度。然后,进一步设计一个改进的积极集算法计算高维大规模数据集的近似MEB,算法每次迭代选取距离球心较远的数据点构造积极集,并调用二阶远离步算法求解。数值实验结果表明,所提算法能够快速有效地处理高维大规模数据集的高精度近似MEB问题。 展开更多
关键词 机器学习 最小闭包球 高维大规模数据集 远离步 积极集算法
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Ordinal-Class Core Vector Machine 被引量:1
2
作者 顾彬 王建东 李涛 《Journal of Computer Science & Technology》 SCIE EI CSCD 2010年第4期699-708,共10页
Ordinal regression is one of the most important tasks of relation learning, and several techniques based on support vector machines (SVMs) have also been proposed for tackling it, but the scalability aspect of these... Ordinal regression is one of the most important tasks of relation learning, and several techniques based on support vector machines (SVMs) have also been proposed for tackling it, but the scalability aspect of these approaches to handle large datasets still needs much of exploration. In this paper, we will extend the recent proposed algorithm Core Vector Machine (CVM) to the ordinal-class data, and propose a new algorithm named as Ordinal-Class Core Vector Machine (OCVM). Similar with CVM, its asymptotic time complexity is linear with the number of training samples, while the space complexity is independent with the number of training samples. We also give some analysis for OCVM, which mainly includes two parts, the first one shows that OCVM can guarantee that the biases are unique and properly ordered under some situation; the second one illustrates the approximate convergence of the solution from the viewpoints of objective function and KKT conditions. Experiments on several synthetic and real world datasets demonstrate that OCVM scales well with the size of the dataset and can achieve comparable generalization performance with existing SVM implementations. 展开更多
关键词 support vector machine ordinal regression ranking learning core vector machine minimum enclosing ball
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采用改进最小闭包球向量机的电力信息网络入侵检测方法 被引量:7
3
作者 王宇飞 赵婷 +2 位作者 李韶瑜 赵保华 李玉杰 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期2675-2680,共6页
为降低电力信息网络入侵检测的检测误差和检测耗时,提出一种基于改进最小闭包球向量机(minimum enclosing ball vector machine,MEBVM)的入侵检测方法。该方法将入侵检测抽象成多分类问题,通过改进MEBVM对历史数据样本的训练学习来得到... 为降低电力信息网络入侵检测的检测误差和检测耗时,提出一种基于改进最小闭包球向量机(minimum enclosing ball vector machine,MEBVM)的入侵检测方法。该方法将入侵检测抽象成多分类问题,通过改进MEBVM对历史数据样本的训练学习来得到入侵检测模型。改进MEBVM利用最小闭包球降低检测耗时,并在训练过程中利用粒子群优化算法动态搜索MEBVM的最优训练参数以降低入侵检测模型误差。最后基于电力信息网络现场数据的实验证明,该方法与传统方法相比具有更高的检测精度和更少的检测耗时。 展开更多
关键词 电力信息网络 入侵检测 最小闭包球向量机 粒子群优化算法 多分类问题 误差分析 检测耗时
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适合大样本快速训练的最大夹角间隔核心集向量机 被引量:8
4
作者 胡文军 王士同 邓赵红 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期1178-1184,共7页
许多核化形式的分类方法如SVM,SVDD等都是对应一个二次规划(QP)问题,而核矩阵计算需要O(m2)空间复杂度,求解QP需要O(m3)时间复杂度,限制了这类方法对大样本数据的训练.本文基于一种新的分类间隔概念提出最大向量夹角间隔分类器MAMC,目... 许多核化形式的分类方法如SVM,SVDD等都是对应一个二次规划(QP)问题,而核矩阵计算需要O(m2)空间复杂度,求解QP需要O(m3)时间复杂度,限制了这类方法对大样本数据的训练.本文基于一种新的分类间隔概念提出最大向量夹角间隔分类器MAMC,目标是在样本空间找到最优向量c,测试样本通过c与训练样本之间的最大化向量夹角间隔ρ(称为Margin)实现分类.同时,文中证明了该方法的核化形式等价于核化的最小包络球MEB问题,并通过引入核心集向量机CVM将MAMC扩展为MAM-CVM,进而快速实现对大样本的训练和分类.人造和真实数据集实验表明了MAMC和MAM-CVM算法的有效性. 展开更多
关键词 向量夹角间隔 核化方法 核心集向量机 最小包络球
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隐私保护的SVM快速分类方法 被引量:14
5
作者 胡文军 王士同 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期280-286,共7页
许多核分类方法的决策函数可以表示为支持向量的组合,如SVM,而支持向量含有非常重要的隐私信息,因此,在分类决策时可能会暴露此类信息,同时分类速度受限于支持向量的个数,如SVM的分类复杂度为O(|SVs|).为解决上述两个问题,本文基于最小... 许多核分类方法的决策函数可以表示为支持向量的组合,如SVM,而支持向量含有非常重要的隐私信息,因此,在分类决策时可能会暴露此类信息,同时分类速度受限于支持向量的个数,如SVM的分类复杂度为O(|SVs|).为解决上述两个问题,本文基于最小包含球球心在原始空间中的代理原像,提出了一种隐藏支持向量信息并能快速实现分类的SVM方法,称为隐私保护的快速SVM分类方法(Fast Classification Approach of SVM with Privacy Preservation,FCA-SVMWPP).同时提供了两种求解代理球心原像的方法,分别称为QP解法和直接解法.UCI和PIE人脸数据集的实验结果表明,本文方法可解决上述两个问题并具有较好的效果. 展开更多
关键词 分类 支持向量机 快速分类 最小包含球 代理球心 原像
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分类大规模数据的核向量机方法研究 被引量:3
6
作者 蔡磊 程国建 +1 位作者 潘华贤 贾峰 《西安石油大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2009年第5期89-92,共4页
标准的支持向量机算法需要求解二次规划问题,因此,在处理大规模样本的时候,求解二次规划问题的时间复杂度和空间复杂度就成为支持向量机应用的一个瓶颈.核向量机将传统支持向量机中的二次规划问题转化为求解最小包围球问题,从而显著降... 标准的支持向量机算法需要求解二次规划问题,因此,在处理大规模样本的时候,求解二次规划问题的时间复杂度和空间复杂度就成为支持向量机应用的一个瓶颈.核向量机将传统支持向量机中的二次规划问题转化为求解最小包围球问题,从而显著降低了二次规划的复杂程度.使用核向量机对大规模数据进行分类,所选用的数据样本数均超过2000,并与标准的支持向量机作了对比实验结果表明:核向量机在处理大规模数据分类时,比标准的支持向量机计算复杂度低,训练速度快,耗费空间少. 展开更多
关键词 支持向量机 核向量机 最小包围球
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一般化最小包含球的大样本快速学习方法 被引量:3
7
作者 胡文军 王士同 +1 位作者 王娟 应文豪 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期1831-1840,共10页
标准最小包含球(Minimum enclosing ball,MEB)模型的对偶问题可视为MEB问题并能够利用核心集向量机(Core vector machine,CVM)实现大样本的快速训练,但对于一般化MEB模型,对偶问题中的不等式约束发生了变化而不能视为MEB问题,不能方便... 标准最小包含球(Minimum enclosing ball,MEB)模型的对偶问题可视为MEB问题并能够利用核心集向量机(Core vector machine,CVM)实现大样本的快速训练,但对于一般化MEB模型,对偶问题中的不等式约束发生了变化而不能视为MEB问题,不能方便地使用CVM来解决大样本的快速训练.为此,提出了一般化MEB快速学习方法(Fast learning of generalized MEB,FL-GMEB),首先放松对偶问题中的不等式约束条件,使其等价于中心约束的MEB问题,从而利用CVM获得其核心集(Coreset,CS);然后利用局部线性嵌入(Locally linear embedding,LLE)的逆思想将CS扩充为拓展核心集(Extended core set,ECS);最后将ECS及其对应的优化权作为一般化MEB模型的逼近解.UCI和USPS数据集上的实验结果表明,FL-GMEB在大样本快速训练方面具有较好的性能优势. 展开更多
关键词 一般化最小包含球 大样本 核心向量机 核心集 拓展核心集
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大样本领域自适应支撑向量回归机 被引量:3
8
作者 许敏 王士同 +1 位作者 顾鑫 俞林 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期2312-2326,共15页
针对回归问题中存在采集数据不完整而导致预测性能降低的情况,根据支撑向量回归机(support vector regression,简称SVR)等价于中心约束最小包含球(center-constrained minimum enclosing ball,简称CC-MEB)以及相似领域概率分布差异只与... 针对回归问题中存在采集数据不完整而导致预测性能降低的情况,根据支撑向量回归机(support vector regression,简称SVR)等价于中心约束最小包含球(center-constrained minimum enclosing ball,简称CC-MEB)以及相似领域概率分布差异只与两域各自的最小包含球中心点位置有关的理论新结果,提出了针对大数据集的领域自适应核心集支撑向量回归机(adaptive-core vector regression,简称A-CVR).该算法利用源域CC-MEB中心点对目标域CC-MEB中心点进行校正,从而提高目标域的回归预测性能.实验结果表明,这种领域自适应算法可以弥补目标域缺失数据的不足,大大提高回归预测性能. 展开更多
关键词 领域自适应 支撑向量回归 核心集支撑向量机 中心约束最小包含球 大数据集
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基于支持向量数据描述的高效异常数据检测算法 被引量:3
9
作者 王自强 段爱玲 张德贤 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期499-503,共5页
为了解决大规模数据中的异常检测问题,提出了基于支持向量数据描述(SVDD)的高效离群数据检测算法。该算法的核心思想为:首先利用SVDD获得包含单类数据的最小球形边界,然后通过该边界对未知样本数据进行分类,并利用最小闭包球算法对SVDD... 为了解决大规模数据中的异常检测问题,提出了基于支持向量数据描述(SVDD)的高效离群数据检测算法。该算法的核心思想为:首先利用SVDD获得包含单类数据的最小球形边界,然后通过该边界对未知样本数据进行分类,并利用最小闭包球算法对SVDD分类器进行优化求解。在UCI机器学习数据集和入侵检测数据集上将该算法与其他离群数据检测算法进行了实验比较,结果表明,该算法不仅获得了更高的检测准确率,而且具有较低的运行时间。 展开更多
关键词 自动控制技术 异常检测 支持向量数据描述 支持向量机 最小闭包球
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基于中心加权的局部核向量机算法 被引量:2
10
作者 李琳 伍少梅 唐宁九 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期612-617,共6页
为了解决大规模非线性分类中局部学习的不平衡性问题,提出一种改进的局部支持向量机算法,在高维特征空间中聚类后,为每一个簇构造局部非线性支持向量机。为了克服簇内样本的分布不均衡问题,根据闭合超平面不规则边界的几何特点,经过梯... 为了解决大规模非线性分类中局部学习的不平衡性问题,提出一种改进的局部支持向量机算法,在高维特征空间中聚类后,为每一个簇构造局部非线性支持向量机。为了克服簇内样本的分布不均衡问题,根据闭合超平面不规则边界的几何特点,经过梯度下降寻找稳定均衡向量,以此构造簇几何中心;再结合簇密度中心共同约束类心形成双重加权中心。然后通过求解加权最小闭球问题实现对大规模样本向量的分类。对照实验显示,除了个别数据集以外,改进的算法在训练时间、测试时间以及测试精度等方面都比另外两种分类算法表现更佳。 展开更多
关键词 双中心 超曲面 局部支持向量机 最小闭球 稳定均衡向量
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一种核心子集选择训练的大规模中文网页分类方法 被引量:3
11
作者 傅向华 刘国 陈冬剑 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2011年第8期1608-1612,共5页
针对Web页面分类方法一般只能处理小规模数据的问题,提出一种核心子集选择训练的大规模中文网页分类方法.该方法通过将支持向量机的最优化求解问题转化为等价的近似最小闭包球求解问题,使得只需选择数据集的核心子集参与分类器训练;并且... 针对Web页面分类方法一般只能处理小规模数据的问题,提出一种核心子集选择训练的大规模中文网页分类方法.该方法通过将支持向量机的最优化求解问题转化为等价的近似最小闭包球求解问题,使得只需选择数据集的核心子集参与分类器训练;并且,在特征选择阶段采用改进的基于词性的互信息特征选择模型,有效提高Web页面分类的大规模数据处理能力.在搜狗实验室提供的大规模Web页面数据集上进行了实验,实验结果表明不仅准确率可达到支持向量机同等的效果,且训练时间大大减少;而对不均衡类别数据的测试结果表明,该方法在处理不均衡类别数的Web网页分类上也能获得很好的效果. 展开更多
关键词 Web网页分类 最小闭包球 支持向量机
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基于球向量机的图像分割 被引量:1
12
作者 蔡磊 程国建 潘华贤 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第16期163-165,168,共4页
由于图像数据量庞大,将标准支持向量机应用于图像分割时,其训练的时间复杂度较高。通过使用球向量机对图像进行分割,以降低训练过程消耗的时间。实验表明,在无噪声和有噪声情况下,使用球向量机对图像进行分割,其分割效果和抗噪性能与标... 由于图像数据量庞大,将标准支持向量机应用于图像分割时,其训练的时间复杂度较高。通过使用球向量机对图像进行分割,以降低训练过程消耗的时间。实验表明,在无噪声和有噪声情况下,使用球向量机对图像进行分割,其分割效果和抗噪性能与标准支持向量机的分割效果基本相同。然而,球向量机在训练过程中所消耗的时间显著小于标准支持向量机。应用球向量机进行图像分割,可以显著提高图像分割的整体性能。 展开更多
关键词 图像分割 支持向量机 球向量机 最小包围球 包围球
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一种用于中文主题分类的CSVM算法 被引量:1
13
作者 王光 邱云飞 史庆伟 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第8期131-133,共3页
提出一种新的级联支持向量机分类算法CSVM,结合AdaBoost算法框架与支持向量机(SVM)进行多分类处理。针对多分类问题中支持向量机处理样本数量多和计算时间过长的问题,引入最小闭合球算法对原始样本数据进行提取,以缩短SVM的训练时间。... 提出一种新的级联支持向量机分类算法CSVM,结合AdaBoost算法框架与支持向量机(SVM)进行多分类处理。针对多分类问题中支持向量机处理样本数量多和计算时间过长的问题,引入最小闭合球算法对原始样本数据进行提取,以缩短SVM的训练时间。实验结果表明,CSVM算法具有与AdaBoost-SVM算法相似的精确度,而计算时间仅为AdaBoost-SVM算法的35%。 展开更多
关键词 中文主题分类 支持向量机 ADABOOST算法 最小闭合球 超平面
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基于核向量机的模式分类及其实验测试 被引量:2
14
作者 郭瑞华 程国建 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2010年第9期190-192,196,共4页
文中使用一种新的SVM变种——核向量机来对大样本数据集进行训练建模,进而求解模式分类问题.CVM算法是将核函数转换为最小包围球问题进行求解,可以解决任何线性或非线性分类问题.测试结果表明,核向量机可以快速对大样本数据进行分类并... 文中使用一种新的SVM变种——核向量机来对大样本数据集进行训练建模,进而求解模式分类问题.CVM算法是将核函数转换为最小包围球问题进行求解,可以解决任何线性或非线性分类问题.测试结果表明,核向量机可以快速对大样本数据进行分类并能产生较少的支持向量. 展开更多
关键词 核向量机 支持向量机 最小包围球 核函数
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大数据中的干扰数据快速排除模型研究与仿真 被引量:3
15
作者 何保锋 姜斌 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2015年第11期329-332,共4页
在对大数据中的干扰数据进行快速排除过程中,由于处理高维大规模数据集时存在着计算成本高、耗时长的问题,采用传统算法进行干扰数据排除处理时效率低。为此提出了一种采用支持向量机算法的大数据中干扰数据快速排除方法。利用SVDD获得... 在对大数据中的干扰数据进行快速排除过程中,由于处理高维大规模数据集时存在着计算成本高、耗时长的问题,采用传统算法进行干扰数据排除处理时效率低。为此提出了一种采用支持向量机算法的大数据中干扰数据快速排除方法。利用SVDD获得含有单类数据的最小球形边界,通过边界对未知样本数据进行分类,并融合于最小闭包球算法,对SVDD分类器进行干扰数据排除的优化求解,通过比较大数据的估计值与实测值之间的残差来排除大数据中的干扰数据。仿真结果证明,采用支持向量机算法的大数据中干扰数据快速排除方法精确性高,排除效率高。 展开更多
关键词 支持向量机 最小闭包球 数据排除
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基于相似度差的大间隔快速学习模型 被引量:1
16
作者 应文豪 王士同 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第8期239-244,257,共7页
许多模式分类方法比如支持向量机和L2核分类器等都会利用核方法并转化为二次规划问题进行求解,而计算核矩阵需要O(m2)的空间复杂度,求解QP问题则需要O(m3)的时间复杂度,这就使得此类方法在大样本数据上的学习性能非常低下。对此,首次提... 许多模式分类方法比如支持向量机和L2核分类器等都会利用核方法并转化为二次规划问题进行求解,而计算核矩阵需要O(m2)的空间复杂度,求解QP问题则需要O(m3)的时间复杂度,这就使得此类方法在大样本数据上的学习性能非常低下。对此,首次提出了相似度差支持向量机算法DSSVM。算法旨在寻求样本与某类相似度的一个最佳线性表示,并从线性表示的稀疏性以及相似度差意义上的间隔最大化角度构造了新的最优化问题。同时,证明了该算法等价于中心约束型最小包含球问题,这样就可以通过引入最小包含球的快速学习理论将相似度差支持向量机扩展为相似度差核支持向量机DSCVM,从而较好地解决了大规模数据集的分类问题。实验证明了相似度差支持向量机和相似度差核支持向量机的有效性。 展开更多
关键词 相似度差 稀疏 核心集 最小包含球 支持向量机
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核向量机算法研究及应用 被引量:2
17
作者 许敏 《无锡职业技术学院学报》 2012年第4期73-76,共4页
对训练样本规模为m的标准支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行训练,时间复杂度为O(m3),空间复杂度为O(m2)。文章研究将其转换成等价的最小包含球(Minimum Enclosing Ball,MEB)形式,使用核心集向量机(Core Vector Machine,CVM)... 对训练样本规模为m的标准支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行训练,时间复杂度为O(m3),空间复杂度为O(m2)。文章研究将其转换成等价的最小包含球(Minimum Enclosing Ball,MEB)形式,使用核心集向量机(Core Vector Machine,CVM)高效获得近似最优解。CVM的优点是时间复杂度与训练样本规模m呈线性关系,空间复杂度与m无关。实验证明,CVM可以对大规模数据集进行高效的分类。 展开更多
关键词 核向量机 支持向量机 最小包含球 核函数
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基于最小闭包球的中文博客分类
18
作者 傅向华 郭武彪 +1 位作者 刘国 王志强 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第23期162-165,共4页
提出一种基于近似最小闭包球原理的中文博客(Blog)话题分类方法。根据近似最小闭包球原理,将支持向量机的优化求解转换为近似最小闭包球求解,使得只需选择大规模数据集的一个核心子集参与分类器的训练过程,以提高Blog话题分类中大规模... 提出一种基于近似最小闭包球原理的中文博客(Blog)话题分类方法。根据近似最小闭包球原理,将支持向量机的优化求解转换为近似最小闭包球求解,使得只需选择大规模数据集的一个核心子集参与分类器的训练过程,以提高Blog话题分类中大规模训练集的处理能力。在较大规模的Blog数据集上进行中文Blog特征选择及话题分类实验。实验结果表明,该方法不仅准确率可达到支持向量机同等的效果,且可减少训练时间,获得较好的Blog话题分类效果。 展开更多
关键词 博客分类 近似最小闭包球 支持向量机 核心向量机 数据挖掘 新兴媒体
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基于独立成分分析和核向量机的虹膜识别方法
19
作者 程国建 彭中亚 王莹 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第5期1060-1062,1092,共4页
针对虹膜识别过程中的特征提取及识别问题,提出了用独立成分分析提取虹膜特征,用核向量机进行识别的方法。从采集到的人眼图像中定位虹膜,并对其进行归一化处理和图像增强处理。用独立成分分析提取统计独立的特征,通过选择合适的特征个... 针对虹膜识别过程中的特征提取及识别问题,提出了用独立成分分析提取虹膜特征,用核向量机进行识别的方法。从采集到的人眼图像中定位虹膜,并对其进行归一化处理和图像增强处理。用独立成分分析提取统计独立的特征,通过选择合适的特征个数可以达到较高的识别准确率。在得到虹膜特征编码后,用核向量机进行分类判决,核向量机是一种适合大规模数据集的快速支持向量机训练算法,并将结果与支持向量机的分类结果进行了对比。实验结果表明了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 虹膜识别 独立成分分析 核向量机 支持向量机 最小包围球
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模糊最小包含球支持向量机
20
作者 刘建华 龚松杰 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第1期183-186,共4页
为提高支持向量机的模式分类性能,综合模糊支持向量机和球形支持向量机等方法,提出一种模糊最小包含球(FMEB)支持向量机,对于模式分类问题,通过引入模糊隶属度,寻找2个分别包含二类模式的同心最小包含球,使类间间隔最大化,同时二类模式... 为提高支持向量机的模式分类性能,综合模糊支持向量机和球形支持向量机等方法,提出一种模糊最小包含球(FMEB)支持向量机,对于模式分类问题,通过引入模糊隶属度,寻找2个分别包含二类模式的同心最小包含球,使类间间隔最大化,同时二类模式类内分布最小化,从而增强泛化性和鲁棒性。实验结果证明FMEB的模式分类性能优于其他方法。 展开更多
关键词 泛化 支持向量机 模糊最小包含球 超球分类机 核函数
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