山东省高等学校科技计划项目(J13LI10)
- 作品数：4 被引量：12H指数：2
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- 相关机构：聊城大学更多>>
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- 相关领域：理学更多>>
- 牛顿法在求解支持向量机中的应用被引量：1
- 2014年
- 支持向量机作为一种重要的机器学习工具,近年来受到了广泛的关注,并得以迅速发展.但在处理大数据时,求解支持向量机对应的二次规划问题是非常棘手的,计算时间长,存储空间大.如何有效求解支持向量机是一个不可回避的研究课题.本文主要研究了如何利用牛顿法求解支持向量机和双生支持向量机,并提出了两个新算法.实验结果表明,所提算法是有效和高效的.
- 张新新候明范丽亚
- 关键词：支持向量机光滑函数牛顿法
- 四类基于支持向量机的多类分类器的性能比较被引量：11
- 2014年
- 本文通过UCI数据库中的五个数据集,从分类准确性和运行时间两个方面,比较了四类基于支持向量机的多类分类器——多类支持向量机(MSVM),多元双生支持向量机(MTSVM),多生支持向量机(MBSVM)以及多元支持向量分类回归机(MSVCR)的性能.实验结果表明,MTSVM和MBSVM比MSVM和MSVCR更有效.
- 候明张新新范丽亚
- 关键词：多类支持向量机
- 基于最小闭球的多类支持向量机被引量：3
- 2013年
- 针对多类分类问题中样本数量分布不均衡和测试速度较慢两种情况,本文提出了两个基于闭球的二叉树多类支持向量机算法:MEB-MCSVM-1和MEB-MCSVM-2.算法利用最小闭球来协调样本数量间的不均衡性,利用球心进行最远距离聚类或最近-最远距离聚类,构建二叉树结构,使二叉树的每个节点代表1个二类支持向量机.为了检验所提算法的有效性,本文从需要训练的SVM个数、训练时间和测试时间三个方面对五种算法1-v-1,1-v-r,MEB-MCSVM-0,MEB-MCSVM-1和MEB-MCSVM-2进行了比较分析,结果表明本文所提方法对解决多类分类问题中样本数目不均匀和测试速度较慢这两种情况有明显的优势,实用性更强.
- 高希占范丽亚
- 关键词：支持向量机聚类时间复杂度
- 基于可靠性测度的多类支持向量机
- 2014年
- 多类分类问题是我们经常遇到的问题,常用的方法是将多类问题转化为若干个二类问题,然后利用二类支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类,如一对余SVM,一对一SVM,决策树SVM等.在这些方法中,大都没有考虑所生成的多个分类器之间的可靠性和重要性问题.为了改进这一点,本文以一对余SVM为例,提出了两种基于可靠性测度的多类分类算法,算法的思想可用于一对一SVM,决策树SVM等其他多种分类器中.为了检验所提算法的有效性,本文进行了比较试验,实验结果表明所提算法不仅提高了分类准确度,而且具有更为广泛的推广能力.
- 李娜范丽亚高希占
- 关键词：多类支持向量机
