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《北京航空航天大学学报》 2009年11期
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SVM最优分类面相对位置的修正

周皓  李少洪  
【摘要】:通过放宽标准支持向量机(SVM,Support Vector Machines)中类别边界至分类面等间隔的约束,保持两类函数间隔之和不变的条件,在支持向量机思想框架下得出分类面依样本分布进行调整的新型支持向量机,其对偶形式与标准支持向量机完全相同,从而在理论上进一步完善了支持向量机.在此基础上,提出使类别的函数间隔正比于样本标准差的具体算法——方差修正法,达到最优分类面的相对位置依样本方差而调整之目的.从统计意义上来说,方差修正法在分类精度上有所提高,但计算量增加不多.
【作者单位】北京航空航天大学电子信息工程学院;
【分类号】:TP181

【引证文献】
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1 赵静;天然地震与人工爆破波形特征提取与识别算法研究[D];广西师范大学;2011年
2 陈凯;单尺度词袋模型图像分类方法研究[D];西南大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 文传军;詹永照;;基于自调节分类面SVM的平衡不平衡数据分类[J];系统工程;2009年03期
【共引文献】
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2 张根耀,李竹林,赵宗涛;遮挡情况下运动目标的跟踪[J];安徽大学学报(自然科学版);2003年03期
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2 张彬;金连文;;基于AdaBoost的手写体汉字相似字符识别[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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4 梁禹;王义刚;王娜;;基于支持向量机的电力电子电路故障诊断[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 任桢;图像分类任务的关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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9 傅军;新型墙体抗裂抗渗性能及工程应用研究[D];浙江大学;2010年
10 渠瑜;基于SVM的高不平衡分类技术研究及其在电信业的应用[D];浙江大学;2010年
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1 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
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3 廖甜甜;白细胞图像语义识别分类的研究[D];南昌航空大学;2010年
4 黄正荣;基于振动波的高速公路车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年
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7 张海峰;空间三维信息重构与飞行器路径规划[D];山东科技大学;2010年
8 田文娟;基于支持向量机的人民币序列号识别方法的研究[D];山东科技大学;2010年
9 陈楠楠;互动音乐桌[D];山东科技大学;2010年
10 韩晓峰;高斯混合模型及在探测网络社区结构中的应用[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
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1 尚坤;李培军;程涛;;基于合成核支持向量机的高光谱土地覆盖分类[J];北京大学学报(自然科学版);2011年01期
2 胡剑策;吴国平;;基于K-L变换的BP神经网络遥感图像分类[J];测绘科学;2009年03期
3 陈建杰;叶智宣;;多分类SVM主动学习及其在遥感图像分类中的应用[J];测绘科学;2009年04期
4 曾融生 ,陈运泰 ,吴忠良;探测地球内部的“雷达”——地震波(续)[J];城市防震减灾;2000年06期
5 陈运泰 ,吴忠良 ,吕苑苑;地震的分类[J];城市与减灾;2003年01期
6 崔艳鹏;胡建伟;杨绍全;;一种基于SVM的超分辨成像算法研究[J];电波科学学报;2009年03期
7 沈萍,郑治真;瞬态谱在地震与核爆识别中的应用[J];地球物理学报;1999年02期
8 杨选辉,沈萍,刘希强,郑治真;地震与核爆识别的小波包分量比方法[J];地球物理学报;2005年01期
9 弓艳朋;刘有为;吴立远;;采用分形和支持向量机的气体绝缘组合电器局部放电类型识别[J];电网技术;2011年03期
10 边银菊;遗传BP网络在地震和爆破识别中的应用[J];地震学报;2002年05期
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
1 吴洪兴;彭宇;彭喜元;;适用于不平衡样本数据处理的支持向量机方法[J];电子学报;2006年S1期
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3 李正欣;赵林度;;基于SMOTEBoost的非均衡数据集SVM分类器[J];系统工程;2008年05期
4 程丽丽;张健沛;马骏;;一种改进的加权边界调节支持向量机算法[J];哈尔滨工程大学学报;2007年10期
【相似文献】
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5 涂建平;蔡佳;;基于光滑化方法的支持向量回归算法[J];湖北大学学报(自然科学版);2006年01期
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8 林森;徐鹏;刘琼;;基于支持向量机的流量分类方法[J];计算机应用研究;2008年08期
9 沈谦,李树涛,伍君;基于主分量分析和支持向量机的人脸检测[J];计算机与数字工程;2005年04期
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3 常俊林;魏巍;梁君燕;;基于支持向量机的SURF改进算法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
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5 谢湘;匡镜明;;支持向量机在语音识别中的应用研究[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
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7 林宗辉 陈炳欣;H.264仍是移动电视主要编解码架构[N];电子资讯时报;2007年
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10 YMG记者 李仁 通讯员 曲华明 孙运智;我市九项目进入省“盘子”[N];烟台日报;2010年
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1 杜小芳;基于CPFR的农产品采购模型研究[D];华中科技大学;2005年
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3 栾锋;支持向量机(SVM)和径向基神经网络(RBFNN)方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究[D];兰州大学;2006年
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5 常群;支持向量机的核方法及其模型选择[D];哈尔滨工业大学;2007年
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8 燕忠;基于蚁群优化算法的若干问题的研究[D];东南大学;2005年
9 任东;基于支持向量机的植物病害识别研究[D];吉林大学;2007年
10 杨金芳;支持向量回归在预测控制中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2007年
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2 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
3 童振;基于支持向量机的电解液成分预测[D];东北大学;2008年
4 聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
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7 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
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9 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
10 张永新;基于支持向量机和遗传算法相结合的模拟电路故障诊断方法研究[D];东北大学;2009年
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