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1.
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从样本的类空间分布和随机测试样本对每个类别的隶属度两方面考虑,对现有的分离测度进行了改进,并给出了一种基于隶属度分离测度的SVM决策树多类分类算法.实验表明,对于随机测试样本属于每个类别的概率均不相同的多类分类问题,基于隶属度分离测度的SVM决策树在与传统的SVM决策树有着基本相同的分类精度情况下,具有更快的分类速度. 相似文献
3.
基于SVM决策树判别测试点类别的新方法 总被引:1,自引:1,他引:0
从测试点的类别判断方式上进行改进,对容易错分的测试点给予多次判别机会,从而降低了SVM决策树的错分累积程度。仿真试验表明,改进的基于SVM决策树判别测试点类别方法与传统的基于SVM决策树判别测试点类别方法相比,具有较高的分类精度。 相似文献
4.
层次结构设计是层次支持向量机应用中的关键问题,不同层次结构下,层次支持向量机的分类性能有很大差别.分析了层次支持向量机及其存在的问题,提出了一种有效判断类间空间分布情形的简单方法.仿真试验表明,基于该方法设计的层次支持向量机与基于传统方法设计的层次支持向量机相比,具有较高的分类精度. 相似文献
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6.
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8.
本脱离了影响较广泛的献1、2的思路,不依赖反向几何规划,直接讨论符号几何规划,不增变量个数和约束个数。利用集约化思想构造了一个可行城修正算法。本还对献2中的一个疏漏作了修改,增补了献2的内容。 相似文献
9.
三对角方程组的分布并行算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文针对三对角方程组的直接并行解法奇偶约化方法,提出计算复杂度比原方法降低的大步长的循环约化交替方法。结合大规模分布式并行计算机系统曙光-2000,给出其分布式并行算法及数值实验结果。 相似文献
10.
针对入侵检测中训练样本数量多、属性多这一问题,应用核主成份分析KernelPCA和简约支持向量机Reduced SVM相结合的方法,不但有效地提取了样本的非线性信息,而且使样本在维数上得到约简,减少了核矩阵的计算量。在标准入侵检测数据集上的实验表明:训练时间进一步减少,正确率得到提高,而误报率下降。 相似文献