一种新的基于SVM权重向量的云分类器*

提出了一种用支持向量机（SVM）权重向量解决高维对象分类的方法,并结合云理论建立了基于SVM权重向量的云分类器。采用云模型建立训练集的各属性模型,分类模型由属性模型集成得到,属性权重根据SVM权重向量得到,属性权重越大,其对分类的贡献越大;反之,越小。将新分类器与云模型分类器对积雨云、卷云和卷层云进行分类模拟实验,新分类器的分类准确度比后者总体提升了, 经过交叉验证, 结果表明新分类器性能稳定。     

基于分解云的分类器设计

基于云模型的分类算法多采用云变换和泛概念树方法,存在分类结果与先验知识不一致的问题。从粒度计算的角度对云模型理论进行了分析,揭示出云模型的粒度原理。提出了一种基于分解云的不同粒度下的云模型分类方法,并给出了分类方法的算法描述。用风云2C气象卫星的数据对算法进行了测试,从实验结果来看该方法具有较好的分类效果。