基于SODM的支持向量机的多分类器融合算法  

作　　者：宋磊[1] 

机构地区：[1]济南大学管理学院,济南250022

出　　处：《统计与决策》2011年第17期37-39,共3页Statistics & Decision

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60973042);全国统计科学研究计划资助项目(2009LY061);山东省软科学计划资助项目(2009RKB096);济南市软科学计划资助项目(200817066)

摘　　要：为了解决支持向量机算法在大样本处理的"过学习"现象,文章设计出在并行系统中使用的多分类器支持向量机算法,应用多支持向量机分类器系统代替单一分类器,解决了大样本数据集上学习内存开销大、训练速度慢的缺点;同时,提出了一种自组织选择性融合算法,根据终止法则找到最优复杂度的融合模型,自主更新各分类器并调整其分类性能,把各分类器的分类结果融合为最终的分类,有效解决了大样本多分类器融合受子样本分布状态影响、各分类器学习能力相差过大的缺点,从而提高了训练效率和分类效率。

关 键 词：支持向量机 自组织选择性融合 多分类器 并行学习 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP202[自动化与计算机技术—控制科学与工程]