最接近支持向量机

作品数：8被引量：29H指数：3
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马氏度量下局部化广义特征值最接近支持向量机被引量：1
《南京师大学报（自然科学版）》2018年第4期65-71,共7页周健航 杨绪兵 张福全 业巧林 许等平 
国家自然科学基金(31670554;50375057);江苏省自然科学基金(BK20161527;BK20171543)
局部化广义特征值最接近支持向量机(Localized GEPSVM,LGEPSVM)是从广义特征值最接近支持向量机(GEPSVM:Proximal Support Vector Machine via Generalized Eigenvalues)衍生而来,其原理是在GEPSVM通过求解广义特征值获得两个彼此不平...
关键词：最接近支持向量机 广义特征值 马氏度量 凸壳 
优化样本分布的最接近支持向量机被引量：2
《电子学报》2014年第12期2429-2434,共6页杨勃 
国家973预研项目(No.2014CB046300);湖南省科技计划(No.2012WK4015;No.2013GK3099;No.2014GK3026);湖南省教育厅科学研究优秀青年项目(No.11B055);湖南省创新团队支持计划(No.湘教通〔2012〕318号)
当两类样本分布存在差异时,最接近支持向量机(Proximal Support Vector Machine,PSVM)等最小二乘类分类器分类结果将出现偏差,不能实现最小错误率分类.本文在分析PSVM等价广义特征值分解模型基础上,提出了一种改善原PSVM分类决策面的优...
关键词：最接近支持向量机 优化样本分布 正则化技术 
基于云模型的最接近支持向量机增量学习方法被引量：2
《计算机应用研究》2011年第5期1685-1687,1691,共4页金珠 马小平 
国家自然科学基金资助项目(60974126;60974050);江苏省自然科学基金资助项目(BK2009094)
针对经典支持向量机在增量学习中的不足,提出一种基于云模型的最接近支持向量机增量学习算法。该方法利用最接近支持向量机的快速学习能力生成初始分类超平面,并与k-近邻法对全部训练集进行约简,在得到的较小规模的精简集上构建云模型...
关键词：支持向量机 云模型 分类 增量学习 
用于在线数据分类的半监督最接近支持向量机
《计算机工程与应用》2010年第29期219-220,241,共3页常志勇 刘叶青 谷明涛 
国家自然科学基金No.60574075~~
为了解决当已分类完未标号样本,又有新的未标号样本的半监督学习问题,提出了能用于在线数据分类的半监督最接近支持向量机。在人工数据和UCI数据集上的实验显示,不因标号数据的增多而提高分类性能,未标号数据基本上不降低其分类性能,因...
关键词：支持向量机 半监督学习 最接近支持向量机 分类 在线学习 
半监督型广义特征值最接近支持向量机被引量：4
《模式识别与人工智能》2009年第3期349-353,共5页杨绪兵 潘志松 陈松灿 
国家自然科学基金资助项目(No.60603029;60773061)
广义特征值最接近支持向量机(GEPSVM)是近年提出的一种两分类方法.本文结合GEPSVM的平面特点和流形学习,给出一类半监督学习算法SemiGEPSVM.该方法不仅仍保持对诸如XOR问题的分类能力,而且在每类仅有一个有标样本的极端情形下,仍具有适...
关键词：支持向量机 半监督学习 流形学习 
基于主次原型超平面最接近支持向量机
《计算机工程与科学》2009年第1期148-150,共3页马波 王正群 侯艳平 沈洁 
江苏省高校自然科学基础研究项目(07KJB520133;05KJB520152);国家自然科学基金资助项目(60774017)
基于广义特征值的最接近支持向量机GEPSVM是一种新的具有与SVM性能相当的两类分类方法,通过求解广义特征值来获得两个彼此不平行的拟合两类样本的超平面,其决策规则是将测试样本归为距其最近的超平面所在的类。然而,该规则在某些情形会...
关键词：最接近支持向量机 广义特征值 原型超平面 
局部化的广义特征值最接近支持向量机被引量：10
《计算机学报》2007年第8期1227-1234,共8页杨绪兵 陈松灿 杨益民 
国家自然科学基金(60473035;70671052)资助~~
基于广义特征值的最接近支持向量机(Proximal Support Vector Machine via Generalized Eigenvalues,GEPSVM)是一种新的具有与SVM性能相当的两分类方法,通过求解广义特征值来获得两个彼此不平行的拟合两类样本的超平面.其决策是将测试...
关键词：最接近支持向量机 广义特征值问题 凸壳 局部化 分类 
基于原型超平面的多类最接近支持向量机被引量：17
《计算机研究与发展》2006年第10期1700-1705,共6页杨绪兵 陈松灿 
国家自然科学基金项目(60473035)
基于广义特征值的最接近支持向量机(proximalsupportvectormachineviageneralizedeigenvalues,GEPSVM)摒弃了传统意义下支持向量机典型平面的平行约束,代之以通过优化使每类原型平面尽可能接近本类样本,同时尽可能远离它类样本的准则来...
关键词：最接近支持向量机 原型超平面 广义特征值 
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