模式识别与人工智能
2025年4月3日 星期四   首 页     期刊简介     编委会     投稿指南     伦理声明     联系我们                                                                English
模式识别与人工智能  2014, Vol. 27 Issue (4): 372-377    DOI:
研究与应用 最新目录| 下期目录| 过刊浏览| 高级检索 |
动态粒度SVM学习算法
程凤伟1,王文剑1,2,郭虎升1
1.山西大学计算机与信息技术学院太原030006
2.山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006
Dynamic Granular Support Vector Machine Learning Algorithm
CHENG Feng-Wei1, WANG Wen-Jian1,2 , GUO Hu-Sheng1
1.School of Computer and Information Technology, Shanxi University, Taiyuan 030006
2.Key Laboratory of Computational Intelligence and Chinese Information Processing of Ministry of Education,Shanxi University, Taiyuan 030006

全文: PDF (449 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 粒度支持向量机(GSVM)在处理分布均匀的数据集时较有效,但现实生活中数据集的分布往往是不可预测的,且分布不均匀.文中提出一种动态粒度支持向量机(DGSVM)学习算法,根据粒的不同分布自动粒划分,使SVM可在不同层次的粒上训练.标准数据集上的实验表明,与GSVM相比,DGSVM具有更好的分类性能.
服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
程凤伟
王文剑
郭虎升
关键词 粒度支持向量机(GSVM)不均匀数据集分布动态粒度支持向量机(DGSVM)    
Abstract:Granular support vector machine (GSVM) is effective when dealing with distribution uniform datasets. However, the distribution of the dataset in the real world is unpredictable, and the density is uneven. In this paper, a dynamic granular support vector machine learning algorithm(DGSVM) is proposed. According to the different distribution of the granules, some granules are divided automatically and SVM training is performed on different levels of granule space. The experimental results on benchmark datasets demonstrate that DGSVM algorithm obtains better classification performance compared with GSVM.
Key wordsGranular Support Vector Machine(GSVM)    Uneven Dataset    Distribution    Dynamic Granular Support Vector Machine(DGSVM)   
收稿日期: 2013-04-12     
ZTFLH: TP 181  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.60975035,61273291)、山西省回国留学人员科研项目(No.2012-008)、山西省研究生教育创新项目(No.2013-3001)资助。
作者简介: 程凤伟,女,1988年生,硕士研究生,主要研究方向为机器学习.E-mail:867964783@qq.com.王文剑(通讯作者),女,1968年生,教授,博士生导师,主要研究方向为机器学习、计算智能、数据挖掘等.E-mail:wjwang@sxu.edu.cn.郭虎升,男,1986年生,博士研究生,主要研究方向为机器学习、计算智能等.
引用本文:   
程凤伟,王文剑,郭虎升. 动态粒度SVM学习算法[J]. 模式识别与人工智能, 2014, 27(4): 372-377. CHENG Feng-Wei, WANG Wen-Jian , GUO Hu-Sheng. Dynamic Granular Support Vector Machine Learning Algorithm. , 2014, 27(4): 372-377.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2014/V27/I4/372
版权所有 © 《模式识别与人工智能》编辑部
地址:安微省合肥市蜀山湖路350号 电话:0551-65591176 传真:0551-65591176 Email:bjb@iim.ac.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持:support@magtech.com.cn