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基于核函数的构造型网络二分覆盖算法
A Kernel-based Classification Algorithm of Binary-Covering Approach in Constructive Neural Networks
【摘要】 该文首先介绍了构造型神经网络中的覆盖算法的特点和性质,以及与支持向量机(SVM)中的核函数法的关系。然后,根据这些性质将两者有机结合起来,提出了一种处理多类问题分类的基于核函数的二分覆盖分类算法(Kf-BCC)。仿真结果表明,这种方法可以达到很好的效果,也为多类问题的分类提供了一种有效途径。
【Abstract】 This paper presentes the characteristics,properties and relationship of Covering Algorithms and the kernel function of Support Vector Machines(SVM)firstly.By combining SVM and Covering Algorithm,the paper proposes a kernel -based classification algorithm of binary -covering approach in constructive neural networks(Kf -BCC),which concerns the problems of multi-class classification.The result of experiment shows that it is efficient and one of the right ways of multi-class classification.
【关键词】 机器学习;
核函数;
二分覆盖算法;
多类分类;
【Key words】 machine learning; kernel function; binary-covering algorithms; multi-class classification;
【Key words】 machine learning; kernel function; binary-covering algorithms; multi-class classification;
【基金】 国家自然科学基金项目(编号:60175018);国家自然科学基金重点项目(编号:60135010);安徽省教育厅自然科学研究基金
- 【文献出处】 计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2004年09期
- 【分类号】TP183
- 【被引频次】5
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