多类分类

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DSM-Forest算法对计算机多类数据学习分类性能的影响被引量：1
《信息技术》2019年第5期148-150,154,共4页黄裕 
综合运用D-S证据理论和Forest算法,构建得到一种以证据理论为基础的多类半监督分类算法。先以随机方式对多类数据进行组合分类共得到两类数据,再对初始分类器进行训练;利用D-S证据理论来融合部分分类器对未标记样本的分类情况。研究结...
关键词：半监督学习 多类分类 证据理论 协同森林 
基于SVM多类分类器的字符识别被引量：7
《信息技术》2016年第1期20-22,26,共4页李雪花 许姜涤宇 于安军 杜宇人 
国家自然科学基金资助项目(51273172);江苏省创新创业训练计划立项项目(201511117054Y)
针对字符识别相似字符识别能力差,速度慢等问题,提出基于支持向量机的识别方法。首先提取预处理后的字符特征,然后进行降维处理,再设计多类分类器并进行训练,最后选取合适的核函数进行识别。实验表明,该方法识别率高达97.65%,且具有适...
关键词：字符识别 支持向量机 多类分类器 核函数 
PSVM多类分类及其应用被引量：1
《信息技术》2009年第4期12-14,共3页程学云 
南通大学自然科学基金(07Z054)
近似支持向量机(PSVM)在支持向量机(SVM)的基础上,变不等式约束为等式约束,只需求解一组线性等式,避免了求解二次规划问题,使得算法更快、更简洁,在两类分类问题中取得较好应用。探讨了3种基于两类PSVM的多类分类方法,在标准数据集上进...
关键词：多类分类 支持向量机 近似支持向量机 
基于SVDD多类分类新方法的研究被引量：2
《信息技术》2008年第7期100-103,共4页林雄 冯海 
提出了一种基于支持向量数据描述算法的SVM新方法。对基于支持向量机区域描述算法的多类分类方法进行了研究,分析了它的优缺点,并深入讨论了其推广性能一般的原因。
关键词：模式分类 支持向量机 多分类问题 
基于二叉树的SVM多类分类算法被引量：5
《信息技术》2008年第4期1-3,共3页吕晓丽 李雷 曹未丰 
国家自然科学基金项目(10371106;10471114);江苏省高校自然科学基金项目(04KJB110097)
在介绍了几种常用的支持向量机的多类分类方法及分析其存在的问题和缺点的基础上利用类均值距离思想提出了一种新的基于二叉树的多类SVM分类方法。
关键词：支持向量机 多类分类 类距离 二叉树 
基于支持向量机的多类分类研究被引量：1
《信息技术》2006年第11期19-23,共5页牛兴霞 杨奎河 
中国博士后科学基金资助项目(2005038515)
现今流行的分类方法的重要基础是传统的统计学,前提是要有足够的样本,当样本数目有限时容易出现过学习的问题,导致分类效果不理想。引入支持向量机方法,它基于统计学习理论,采用了结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,较好的解决...
关键词：统计学理论 支持向量机 多类分类 
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