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题名基于三分类支持向量机的多分类算法的研究
被引量：9
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作者
翟嘉
胡毅庆
成小伟
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机构
北京科技大学天津学院
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出处
《中北大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第5期520-525,532,共7页
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文摘
用支持向量机解决多分类问题是目前众多学者研究的热点话题.将已有的最小二乘支持向量分类-回归机算法推广到M空间进行了理论分析,在基于支持向量机的三分类算法基础上,提出了两个新的K(K>3)类多分类算法:一对一对多与一对一对一算法.对所有数据集进行分类时,在已有的多分类算法的基础上采用加校正的技巧:忽略准确率低的子分类器.数值实验证明了该技巧的有效性,并且校正后的准确率比校正前平均提高了4.61%.
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关键词
多分类问题
1-v-1-v-1算法
1-v-1-v-r算法
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Keywords
classification problem
1-v-1-v-1algorithm
1-v-1-v-r algorithm
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于FSVM的图像多类分类方法
被引量：2
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作者
孙延鹏
徐思敏
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机构
沈阳航空航天大学电子信息工程学院
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出处
《沈阳航空航天大学学报》
2012年第4期63-67,共5页
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文摘
图像多类分类问题一直是语义图像检索的一个难点问题,目前常采用的Support Vector Ma-chine(SVM)多类分类方法会存在分类盲区,严重影响了图像的分类准确率,将Fuzzy Support VectorMachine(FSVM)理论引入到SVM多类分类器常用的两种分类策略中去,分别构成一对一FSVM(1-v-1 FSVM)和一对多FSVM(1-v-r FSVM),文中详细对比了两种方法的分类准确率及分类速度,最终实验证明1-v-1 FSVM方法提高了图像多类分类的准确率,同时也比1-v-r FSVM方法更具优越性。
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关键词
图像多类分类
SVM
FSVM
1-v-1
FSVM
1-v-r
FSVM
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Keywords
image multi-class classification
SVM
FSVM
1-v-1 FSVM
1-v-r FSVM
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分类号
TP317.4
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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