首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
     

基于边界近邻的最小二乘支持向量机实现
引用本文:马波,王正群,侯艳平,邹军.基于边界近邻的最小二乘支持向量机实现[J].计算机技术与发展,2008,18(5):108-111.
作者姓名:马波  王正群  侯艳平  邹军
作者单位:扬州大学,信息工程学院,江苏,扬州,225009
基金项目:江苏省自然科学基金 , 扬州大学校科研和教改项目
摘    要:最小二乘支持向量机采用最小二乘线性系统代替传统的支持向量即采用二次规划方法解决模式识别问题,能够有效地减少计算的复杂性.但最小二乘支持向量机失去了对支持向量的稀疏性.文中提出了一种基于边界近邻的最小二乘支持向量机,采用寻找边界近邻的方法对训练样本进行修剪,以减少了支持向量的数目.将边界近邻最小二乘支持向量机用来解决由1-a-r(one-against-rest)方法构造的支持向量机分类问题,有效地克服了用1-a-r(one-against-rest)方法构造的支持向量机分类器训练速度慢、计算资源需求比较大、存在拒分区域等缺点.实验结果表明,采用边界近邻最小二乘支持向量机分类器,识别精度和识别速度都得到了提高.

关 键 词:最小二乘支持向量机  一对多方法  边界近邻  边界  近邻  最小  支持向量机分类器  Boundary  Based  Support  Vector  Machine  识别速度  识别精度  结果  实验  分区域  存在  比较  资源需求  训练速度  分类问题  方法构造  训练样本  稀疏性

Least Squares Support Vector Machine Based on Boundary Nearest
MA Bo,WANG Zheng-qun,HOU Yan-ping,ZOU Jun.Least Squares Support Vector Machine Based on Boundary Nearest[J].Computer Technology and Development,2008,18(5):108-111.
Authors:MA Bo  WANG Zheng-qun  HOU Yan-ping  ZOU Jun
Abstract:
Keywords:
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号