一种改进的加权支持向量机-中国学术期刊网络出版总库

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一种改进的加权支持向量机

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【英文篇名】	An Improved Weighted Support Vector Machine
【下载频次】	★★★★★
【作者】	王红蔚; 孔波;
【英文作者】	WANG Hong-wei; KONG Bo (Department of Mathematics; Henan Institute of Education; Zhengzhou 450046; China);
【作者单位】	河南教育学院数学系;
【文献出处】	河南师范大学学报(自然科学版) , Journal of Henan Normal University(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2011年 03期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	加权支持向量机; 中心距离比值; 加权系数; 非均衡数据; 噪声数据;
【英文关键词】	weighted support vector machine; center distance ratio; weighted membership; unbalanced data; noise data;
【摘要】	根据支持向量样本、边界向量样本、噪声样本、中心距离比值、百分位数和加权系数之间的关系,提出了基于中心距离比值的加权支持向量分类机,有效地处理了支持向量样本对加权系数的影响,并能够应用于非均衡数据和噪声数据,从而提高了加权支持向量机的分类能力.
【英文摘要】	According to the relationships of support vectors,margin vectors,noises,center distance ratio,percentile and weighted membership,a new method called weighted support vector machine based on center distance ratio is presented.The new method can effectively deal with the affect of support vectors,and can be used to unbalanced data and noise data.The new method improves the ability of WSVM to classify greatly.
【基金】	河南省基础与前沿技术研究基金(092300410147); 河南省自然科学基金(2009A110004)
【更新日期】	2011-07-12
【分类号】	TP18
【正文快照】	支持向量机[1](Support vector machine,SVM)是Vapnik在统计学习理论的基础上提出的一种模式识别方法,与神经网络、遗传算法、人工智能等机器学习方法相比,表现出优良的学习能力和推广能力,从而引起人们对该方法的极大关注.在对SVM的研究中,提高其训练速度和分类能力是所有研究

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