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一种改进的1-v-1 SVM多类分类算法
被引量:
2
1
作者
梁声灼
谢文修
李芒
《南昌大学学报(理科版)》
CAS
北大核心
2013年第3期287-289,300,共4页
针对传统的1-v-1 SVM算法测试未知样本速度较慢的缺点提出了一种改进的1-v-1 SVM算法。该方法采用多轮投票策略减少测试过程中使用分类器的次数从而提高分类未知样本的速度。实验证明改进的算法是有效的。
关键词
支持向量机
多类分类
多轮投票策略
下载PDF
职称材料
题名
一种改进的1-v-1 SVM多类分类算法
被引量:
2
1
作者
梁声灼
谢文修
李芒
机构
南昌大学计算机科学与技术系
出处
《南昌大学学报(理科版)》
CAS
北大核心
2013年第3期287-289,300,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61262049)
文摘
针对传统的1-v-1 SVM算法测试未知样本速度较慢的缺点提出了一种改进的1-v-1 SVM算法。该方法采用多轮投票策略减少测试过程中使用分类器的次数从而提高分类未知样本的速度。实验证明改进的算法是有效的。
关键词
支持向量机
多类分类
多轮投票策略
Keywords
support vector machine
multi-class classification
multi-vote strategy
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进的1-v-1 SVM多类分类算法
梁声灼
谢文修
李芒
《南昌大学学报(理科版)》
CAS
北大核心
2013
2
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