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一种支持向量预提取方法及应用
引用本文:蒋刚,肖建.一种支持向量预提取方法及应用[J].广西师范大学学报(自然科学版),2006,24(4):123-126.
作者姓名:蒋刚  肖建
作者单位:西南科技大学,制造科学与工程学院,四川,绵阳,621010;西南交通大学,电气工程学院,四川,成都,610031;西南交通大学,电气工程学院,四川,成都,610031
基金项目:国家自然科学基金;四川省应用基础研究计划
摘    要:提出了一种支持向量预提取方法,对核感知机误分次数与决策边界的关系作了分析,引入了核函数和误分界,利用结构简单的感知机算法构建支持向量预提取模块,压缩样本规模,然后将处理结果输入支持向量机进行再处理,在精度和处理速度方面取得了较好的效果,仿真实验验证了这一方法的可行性。

关 键 词:信号处理  感知机  核感知支持向量机  支持向量预提取  近似支持向量
文章编号:1001-6600(2006)04-0123-04
收稿时间:2006-05-31
修稿时间:2006年5月31日

Support Vectors Pre-extraction Method and Its Application
JIANG Gang,XIAO Jian.Support Vectors Pre-extraction Method and Its Application[J].Journal of Guangxi Normal University(Natural Science Edition),2006,24(4):123-126.
Authors:JIANG Gang  XIAO Jian
Institution:1. School of Manufacturing Science and Engineering,Southwest University of Science and Technology, Mianyang 621010 ,China ; 2. School of Electric Engineering ,Southwest Jiaotong University ,Chengdu 610031 ,China
Abstract:This Paper analyzed the shortcomings of Support Vector Machine (SVM) dealing with large sample sets,proposed a support vector pre-extraction method.Firstly,used perceptron algorithm to extract semi-support vectors based on the relationship between error times and decision border.Secondly,input them into SVM.It can effectively utilize the simpleness of perceptron algorithm and excellent performance of SVM on linear and nonlinear questions.Experiment results show that this method seems to have some more applied value,especially on large sample sets in this domain.
Keywords:signal process  perceptron algorithm  kernel perceptron support vector machine (KP-SVM)  support vectors pre-extraction  semi-support vectors
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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