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一种改进的渐进直推式支持向量机分类学习算法  
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【英文篇名】 An Improved Learning Algorithm with Progressive Transductive Support Vector Machine
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【作者】 廖东平; 魏玺章; 黎湘; 庄钊文;
【英文作者】 LIAO Dong-ping WEI Xi-zhang LI Xiang ZHUANG Zhao-wen (ATR Key Laboratory; National University of Defense Technology; ChangSha 410073);
【作者单位】 国防科技大学电子科学与工程学院 ATR 国家重点实验室; 国防科技大学电子科学与工程学院 ATR 国家重点实验室 长沙;
【文献出处】 信号处理 , Signal Processing, 编辑部邮箱 2008年 02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】 统计学习理论(SLT); 直推式支持向量机(TSVM); 直推式学习; 区域标注法; 标注可信度;
【英文关键词】 Statistical learning theory(SLT); Transductive support vector machine(TSVM); Transductive inference; Region labeling rule; Label reliability;
【摘要】 基于支持向量机的直推式学习是统计学习理论中一个较新的研究领域。较之传统的归纳式学习方法而言,直推式学习往往更具有普遍性和实际意义。针对渐进直推式支持向量机学习算法存在的缺陷,提出了一种改进算法。该算法利用区域标注法取代前者的成对标注法,在继承了其渐进赋值和动态调整的规则的同时,提高了算法的速度;根据每个无标签样本的标注可信度自适应地对其赋予不同的影响因子,从而控制训练误差的传递和积累,提高了算法的性能。雷达实测数据实验结果表明该算法是有效的。
【英文摘要】 Transductive inference based on support vector machine is a relatively new research region in statistical learning theo- ry.Compared with traditional inductive learning,tranaductive inference is often more practical and can give results with better perform- ance.In allusion to the shortcoming of progressive tranaductive support vector machine learning algorithm,an improved algorithm is pres- ented in this paper.Using region labeling rule to substitute the former's twin label rule,this algorithm inherits the...
【基金】 国防预研基金资助课题(41303040203)
【更新日期】 2008-05-26
【分类号】 TP18
【正文快照】 1引言由vapnik等人提出的统计学习理论(Statisti司1创””I”g theory,简称SLT)是一种小样本的机器学习理论,为机器学习问题提供了统一的框架〔1,2〕。通过对学习一致收敛问题的讨论,SLT给出了学习机推广能力的界,进而给出了不同于传统学习中经验风险最小化准则的结构风险

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