| 一种广义不可分支持向量机算法 |
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| 引用本文： | 邹永祥 吴宗亮. 一种广义不可分支持向量机算法[J]. 数据采集与处理, 2015, 30(2): 434-440 |
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| 作者姓名： | 邹永祥 吴宗亮 |
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| 作者单位： | 宜宾学院计算机科学与技术研究所;宜宾学院计算机科学与技术研究所 |
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| 摘 要： | 针对标准的C-SVM(C-support vector machine)算法在处理很多实际分类问题时,对识别错误代价损失差异很大的极端情况表现出的局限性,提出一种通用的广义支持向量机算法。根据识别错误后所付出的代价,可以把最优分类面向代价损失低的一方进行推移,留给代价损失高的一方更大的空间,提高其识别率,从而减小识别错误后带来的代价损失。该方法进一步提高了标准C SVM的适用性以及样本的正确识别率,将新算法应用到高分辨雷达距离像的识别中,实验证明,广义C-SVM能取得比传统C-SVM更好的识别效果。
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| 关 键 词： | 广义支持向量机 最优分类面 识别错误 高分辨雷达距离像 |
Generalized C-Support Vector Machine Algorithm |
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| Zou Yongxiang,Wu Zongliang. Generalized C-Support Vector Machine Algorithm[J]. Journal of Data Acquisition & Processing, 2015, 30(2): 434-440 |
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| Authors: | Zou Yongxiang Wu Zongliang |
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| Affiliation: | Institute for Computer Science & Technology, Yibin University;Institute for Computer Science & Technology, Yibin University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | generalized C-support vector machine optimal separating hyperplane recognition error radar high resolution range profile |
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