模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2009, Vol. 22 Issue (3): 349-353    DOI:
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半监督型广义特征值最接近支持向量机*
杨绪兵1,2,潘志松3,陈松灿1
1.南京航空航天大学 信息科学与技术学院 南京 210016
2.南京林业大学 信息科学与技术学院 南京 210037
3.解放军理工大学 指挥自动化学院 南京 210007
Semi-Supervised Proximal Support Vector Machine via Generalized Eigenvalues
YANG Xu-Bing1,2, PAN Zhi-Song3, CHEN Song-Can1
1.College of Information Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016
2.College of Information Science and Technology, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037
3.Institute of Command Automation, PLA University of Science Technology, Nanjing 210007

全文: PDF (484 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 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,仍具有适用性.当已标样本不能用于构建超平面时,本文采用k-近邻方法选择样本并标记类别.一旦已标样本的个数可构建超平面时,采用本文的选择方法标记样本.此外,本文还从理论上证明该算法存在全局最优解.最后,SemiGEPSVM算法的有效性在人工数据集和标准数据集上得到验证.
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作者相关文章
杨绪兵
潘志松
陈松灿
关键词 支持向量机半监督学习流形学习    
Abstract:A binary classifier, proximal support vector machine via generalized eigenvalues (GEPSVM), has been proposed recently. In this paper, with the characteristics of plane classifiers and manifold learning, an effective semi-supervised algorithm SemiGEPSVM is proposed. It keeps the performance of handling XOR problems and is suitable for more challenges, even with only one labeled sample per class. While the number of labeled samples is not satisfactory to generate plane, k-nearest neighbor is used to select the unlabelled samples. Otherwise, the proposed sample selection method with plane characteristics is adopted. Furthermore, it is proved that the proposed selection method is global optimization. And the experimental results of SemiGEPSVM are verified on one toy problem and some benchmark datasets.
Key wordsSupport Vector Machine    Semi-Supervised Learning    Manifold Learning   
收稿日期: 2008-04-29     
ZTFLH: TP391  
基金资助:国家自然科学基金资助项目(No.60603029,60773061)
作者简介: 杨绪兵,男,1973年生,博士研究生,讲师,主要研究方向为模式识别、神经计算.E-mail: xbyang@nuaa.edu.cn.潘志松,男,1973年生,副教授,主要研究方向为模式识别、神经网络和网络安全.陈松灿,男,1962年生,教授,博士生导师,主要研究方向为人工智能、神经网络和模式识别.
引用本文:   
杨绪兵,潘志松,陈松灿. 半监督型广义特征值最接近支持向量机*[J]. 模式识别与人工智能, 2009, 22(3): 349-353. YANG Xu-Bing, PAN Zhi-Song, CHEN Song-Can. Semi-Supervised Proximal Support Vector Machine via Generalized Eigenvalues. , 2009, 22(3): 349-353.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2009/V22/I3/349
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