| 支持向量域多分类器 |
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| 引用本文： | 吴德,刘三阳.支持向量域多分类器[J].西安交通大学学报,2012,46(6):87-91. |
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| 作者姓名： | 吴德 刘三阳 |
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| 作者单位： | 西安电子科技大学计算机学院,710071,西安 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，陕西省教育厅自然科学基金资助项目，西安石油大学博士专项科研基金资助项目 |
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| 摘 要： | 为解决多分类支持向量机计算量大、训练时间长的问题,构造了支持向量域多分类器(MSVDC).在训练阶段,运用支持向量域描述求得各类样本的最小包围超球,进而将数据空间划分为不同区域；在测试阶段,计算待识别样本与最小包围超球球心的距离,并判断其空间位置；对超球重叠以及超球外区域的样本,定义一种相对类距离,判断样本归属该值较小的类.MSVDC避免了重复利用训练样本,降低了内存占用并提高了计算效率.数值实验结果表明:MSVDC具有好的鲁棒性,分类精度可高达98.89％,分别比一对多和一对一算法高4.51％和1.24％,训练时间分别为一对多和一对一算法的18.06％和55.41％.
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| 关 键 词： | 多分类器 支持向量域描述 最小包围超球 相对类距离 空间位置 |
Multiple Support Vector Domain Classifier |
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| WU De
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LIU Sanyang.Multiple Support Vector Domain Classifier[J].Journal of Xi'an Jiaotong University,2012,46(6):87-91. |
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| Authors: | WU De LIU Sanyang |
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| Institution: | (School of Computer Sciences,Xidian University,Xi’an 710071,China) |
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| Keywords: | |
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