多类分类

作品数：310被引量：1767H指数：21
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面向不平衡数据集分类的离散高维空间距离采样和极端随机树算法被引量：6
《计算机应用与软件》2020年第7期194-199,211,共7页袁帅 余伟 余放 李石君 
国家自然科学基金项目(61272109)。
针对电网故障诊断数据的类别分布不平衡,即故障类别相对正常类别比值小问题,提出一种基于ADASYN-DHSD-ET(Adaptive Synthetic Sampling of Discrete High-dimensional Spatial Distance Extremely Randomized Trees)的电网故障诊断方法...
关键词：不平衡数据 电网故障诊断 离散高维空间距离 自适应合成采样 极端随机树 多类分类 
基于三支决策的多类分类模型被引量：3
《计算机应用与软件》2017年第5期141-146,共6页徐怡 魏贵莹 
国家自然科学基金项目(61402005);安徽省自然科学基金项目(1308085QF114);安徽省高等学校省级自然科学基金项目(KJ2013A015);安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室课题项目
在多类分类问题的实际应用中,决策者通常希望得到的决策结果是唯一的,即避免出现决策冗余与冲突。因此,借鉴三支决策的思想,通过增加延迟决策类,将m个多类分类问题变为m+1个多类分类问题,使得原本的代价参数减少,又使得最终的决策结果...
关键词：决策粗糙集 三支决策 代价 多类分类 冲突 
有向无环图-双支持向量机的多类分类方法被引量：3
《计算机应用与软件》2015年第11期167-170,184,共5页牛犇 顾宏斌 孙瑾 周来 周扬 
国家自然科学基金项目(51305255);江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目;中央高校基本科研业务费专项资金项目(CXZZ12_0164);中央高校基本科研业务费专项资金项目(NS2013066);上海市自然科学基金项目(13ZR1455900)
针对多分类支持向量机算法中的低效问题和样本不平衡问题,提出一种有向无环图-双支持向量机DAG-TWSVM(directed acyclic graph and twin support vector machine)的多分类方法。该算法综合了双支持向量机和有向无环图支持向量机的优势,...
关键词：机器学习 有向无环图 双支持向量机 多类分类 
改进感知机多类分类方法在车辆类型识别中的应用被引量：1
《计算机应用与软件》2015年第9期152-156,174,共6页刘万军 李琳 
国家自然科学基金项目(61172144)
车辆类型识别特征参数提取的关键是确定车辆顶棚位置。提出一种按比例截取顶棚厚度、确定顶棚位置的方法。针对训练传统感知机所需初始权向量及惩罚系数需人工设定而造成训练速度慢、准确率低等问题,提出一种初始权向量自动确定及惩罚...
关键词：车辆类型识别 权向量 惩罚系数 感知机 一对一 
一种改进的基于支持向量机的多类分类方法被引量：11
《计算机应用与软件》2014年第12期233-236,共4页赵亮 
针对现有支持向量机多类分类算法在分类精度上的不足,提出一种改进的支持向量机决策树多类分类算法。为了最大限度地减少误差积累的影响,该算法利用投影向量的思想作为衡量类分离性的标准,由此构建非平衡决策树,并且在决策树节点处对正...
关键词：支持向量机 多类分类 决策树 投影向量 惩罚因子 KNN 
一种基于加速坐标下降的大规模图像分类算法研究
《计算机应用与软件》2014年第4期208-213,共6页王智勇 
国家自然科学基金项目(61203254;F030403)
随着大规模图像分类数据集的出现,设计一种可扩展的、高效的多类分类算法成为目前一个重要的挑战。基于迹范数正则惩罚函数,提出一种新的大规模多类图像分类的可扩展学习算法。把具有挑战性的非光滑优化问题重构为一个带l1正则惩罚的无...
关键词：大规模图像 多类分类算法 L1范数 压缩域 坐标下降算法 Fisher向量 
一种新的智能车辆前方障碍物识别方法研究被引量：2
《计算机应用与软件》2010年第7期17-19,29,共4页杨镇宇 黄席樾 沈志熙 杜长海 李建科 
国家自然科学基金项目(69674012)
针对现有AdaBoost-SVM(Support Vector Machine)算法中训练轮数和核函数参数选取困难的问题,以及单一核函数无法兼顾学习能力和泛化能力的缺点,提出一种基于混合核函数的支持向量机分类算法——AdaBoost-MK-SVM,并应用于城区交通干道上...
关键词：障碍物识别 多类分类 支持向量机 混合核函数 ADABOOST算法 
一种基于支持向量机决策树多类分类器被引量：10
《计算机应用与软件》2009年第11期227-230,共4页乔增伟 孙卫祥 
提出一种基于支持向量机决策树的多类分类器SVMDT(Support Vector Machines based Decision Tree)。训练时,SVMDT采用样本类间最小距离原则进行决策树分叉,综合考虑局部类簇,生成一棵平衡的分类二叉树。分类时,SVMDT采用最大距离原则匹...
关键词：决策树 支持向量机 多类分类器 平衡二叉树 可分性度量 
一种融合无监督聚类的层次向量机多类分类方法
《计算机应用与软件》2008年第12期226-228,共3页张付志 林玉宝 韩加亮 
层次支持向量机(SVM)是多类分类方法应用中的研究热点。针对SVM的分类面仅由支持向量决定的理论,提出一种基于无监督聚类方法来预抽取支持向量,训练向量机;并分析现有多类分类方法所存在的弊端,基于综合考虑节点的类集合可分性,设计一...
关键词：支持向量机 多类分类 无监督聚类 二叉树 
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