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基于混合高斯模型和空间模糊度的支持向量机算法研究  
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【英文篇名】 Support vector machine algorithm based on Gaussian mixture model and spatial ambiguity
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【作者】 周文刚; 赵宇; 朱海;
【英文作者】 ZHOU Wen-gang; ZHAO Yu; ZHU Hai; School of Computer Science & Technology; Zhoukou Normal University; Dept. of Computer Science &Technology; Xi'an Jiaotong University;
【作者单位】 周口师范学院计算机科学与技术学院; 西安交通大学计算机科学与技术系;
【文献出处】 计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2015年 05期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 支持向量机; 多维混合高斯模型; 空间模糊度; 分类精度;
【英文关键词】 support vector machines; multidimensional Gaussian mixture model; spatial ambiguity; classification accuracy;
【摘要】 在提升支持向量机分类算法精度的问题上,提出了一种基于混合高斯模型和空间模糊度的支持向量机算法。该算法通过采用多维混合高斯模型的求带分布密度概率函数的二次规划问题的最优解,减少不同的输入样本数据对分类超平面造成的影响,引入了优化后的空间模糊度因子和空间模糊度函数。在实验仿真上,采用了人工选择的样本数据集和UCI机器学习数据库中的样本数据集进行多次实验,最后通过对比分析的方法突出了算法在分类精度上的优势。
【英文摘要】 For the problem that to enhance the accuracy of SVM classification algorithm,this paper proposed an optimal solution based on Gaussian mixture model and spatial ambiguity SVM algorithm. This algorithm used multi-dimensional Gaussian mixture model with quadratic programming problem to seek the probability density function,reduced the different input sample data to hyperplane and introduced the optimized space fuzzy factor and spatial ambiguity function. In the simulation experiments,it used artificial select...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61103143); 河南省科技厅基础与前沿技术研究计划资助项目(132300410276); 河南省教育厅自然科学研究计划资助项目(2010B520036)
【更新日期】 2015-05-13
【分类号】 TP181
【正文快照】 0引言支持向量机(support vector machine,SVM)是在1995年由Cortes和Vapnik提出的一种机器学习算法,其在解决小样本以及高维模式识别、非线性等问题上具有独特的优势,并且通过对其推广,可以解决其他如函数拟合等机器学习问题[1,2]。随着网络流量越来越庞大,SVM在解决流量的分类

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