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一种有效的大规模数据的分类方法
被引量:
7
1
作者
张艳宁
赵荣椿
梁怡
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第10期1533-1535,共3页
本文提出了一种基于自组织特征映射神经网络 (SOM)和支撑矢量机 (SVM)相结合的复杂模式的大规模数据的分类方法 .该方法首先利用自组织特征映射神经网络对待识目标进行聚类 ,然后应用支撑矢量机方法对其进行分类识别 .通过对复杂异或 (X...
本文提出了一种基于自组织特征映射神经网络 (SOM)和支撑矢量机 (SVM)相结合的复杂模式的大规模数据的分类方法 .该方法首先利用自组织特征映射神经网络对待识目标进行聚类 ,然后应用支撑矢量机方法对其进行分类识别 .通过对复杂异或 (XOR)分类问题 ,以及实际的Iris和Appendicitis数据分类问题等的分类实验 ,且与仅用支撑矢量机的分类方法比较 ,结果表明 ,本文提出的方法对复杂模式的大规模数据的分类识别问题具有较好的效果 ,且训练时间大幅度减小 .
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关键词
自组织特征映射神经网络
支撑矢量机
大规模数据
模式分类
SOM
SVM
下载PDF
职称材料
题名
一种有效的大规模数据的分类方法
被引量:
7
1
作者
张艳宁
赵荣椿
梁怡
机构
西北工业
大学
香港沙田香港中文大学地理系
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第10期1533-1535,共3页
基金
航空基础研究基金 (No 0 0F530 50 )
雷达信号处理重点实验室基金 (No 2 0 0 0JS0 1 4 1 HK0 31 1 )
陕西省自然科学基金 (No 2 0 0 1cs1 1 0 2 )
文摘
本文提出了一种基于自组织特征映射神经网络 (SOM)和支撑矢量机 (SVM)相结合的复杂模式的大规模数据的分类方法 .该方法首先利用自组织特征映射神经网络对待识目标进行聚类 ,然后应用支撑矢量机方法对其进行分类识别 .通过对复杂异或 (XOR)分类问题 ,以及实际的Iris和Appendicitis数据分类问题等的分类实验 ,且与仅用支撑矢量机的分类方法比较 ,结果表明 ,本文提出的方法对复杂模式的大规模数据的分类识别问题具有较好的效果 ,且训练时间大幅度减小 .
关键词
自组织特征映射神经网络
支撑矢量机
大规模数据
模式分类
SOM
SVM
Keywords
self-orgnizing map neural network
support vector machines
large scale data
pattern classification
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种有效的大规模数据的分类方法
张艳宁
赵荣椿
梁怡
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
7
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