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基于SVM一对一多分类算法的二次细分法研究 被引量:19
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作者 陈中杰 蒋刚 蔡勇 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2013年第4期44-47,共4页
在研究了支持向量机(SVM)多分类算法的基础之上,针对一对一多分类算法出现不可分区域问题,提出了基于SVM一对一多分类算法的二次细分方法,并将该方法应用于弹簧应力小样本数据的多分类仿真实验。通过与原始方法的仿真结果进行对比,改进... 在研究了支持向量机(SVM)多分类算法的基础之上,针对一对一多分类算法出现不可分区域问题,提出了基于SVM一对一多分类算法的二次细分方法,并将该方法应用于弹簧应力小样本数据的多分类仿真实验。通过与原始方法的仿真结果进行对比,改进方法在多花费了极短时间的前提下,显著提高了分类正确率。针对改进方法可能存在的问题,又通过10次仿真实验验证了该方法的可行性,同时也为SVM在小样本分类领域提供了新的思路。 展开更多
关键词 svm多分类算法 一对一多分类算法 不可分区域 二次细分法 小样本分类领域
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