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《电脑知识与技术》 2008年08期
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基于SVM多分类决策树的研究综述

陈敏雅  石蕾  
【摘要】:支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习方法,由于其出色的学习性能,早已成为当前机器学习界的研究热点;而决策树是一种功能强大且相当受欢迎的分类和预测工具。本文重点介绍支持向量机与决策树结合解决多分类问题的算法,并对其进行评析和总结。
【作者单位】中国人民解放军炮兵学院 中国人民解放军炮兵学院
【分类号】:TP18

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
1 唐发明,王仲东,陈绵云;一种新的二叉树多类支持向量机算法[J];计算机工程与应用;2005年07期
2 刘志刚,李德仁,秦前清,史文中;支持向量机在多类分类问题中的推广[J];计算机工程与应用;2004年07期
3 张学工;关于统计学习理论与支持向量机[J];自动化学报;2000年01期
4 张浩然,汪晓东;支持向量机的学习方法综述[J];浙江师范大学学报(自然科学版);2005年03期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
2 覃爱明,胡昌振,谭惠民;网络攻击检测中的机器学习方法综述[J];安全与环境学报;2001年01期
3 王晓红,高洪深;数据挖掘技术在大型超市中的应用研究[J];北方工业大学学报;2003年03期
4 张贵,乔春生;应用支持向量机回归确定岩体强度指标[J];北方交通大学学报;2004年01期
5 朱宏武,蔡勇,刘自伟;数据库中基于粗糙集的分类和约简[J];兵工自动化;2003年05期
6 郭辉;王玲;刘贺平;;基于核主成分分析与最小二乘支持向量机结合处理时间序列预测问题[J];北京科技大学学报;2006年03期
7 刘万春,罗双华,朱玉文,谢世斌;基于聚类分析和支持向量机的布匹瑕疵分类方法[J];北京理工大学学报;2004年08期
8 李宁;孙铭;王磊;刘兴龙;童隆正;;基于支持向量机的肝纤维化CT图像分类[J];北京生物医学工程;2007年01期
9 徐红敏;杨天行;;基于支持向量机分类算法的湖泊水质评价研究[J];吉林大学学报(地球科学版);2006年04期
10 刘光远;董立岩;苑森淼;李永丽;孙涛;关伟洲;;多策略数据挖掘系统的分析与设计[J];吉林大学学报(信息科学版);2006年06期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 鲁松;;英文介词短语归并歧义的RMBL分类器消解[A];2005年信息与通信领域博士后学术会议论文集[C];2005年
2 刘锡兰;杨昱;;支持相量机方法在渤海湾风暴增水强度预报中的应用[A];节能环保 和谐发展——2007中国科协年会论文集(二)[C];2007年
3 邵信光;杨慧中;石晨曦;;ε不敏感支持向量回归在化工数据建模中的应用[A];江苏省自动化学会七届四次理事会暨2004学术年会青年学者论坛论文集[C];2004年
4 汪云亮;吕久明;刘孝刚;;基于信息熵的辐射源属性分类方法[A];2006北京地区高校研究生学术交流会——通信与信息技术会议论文集(上)[C];2006年
5 孙昌儿;刘秉瀚;;一种新的SVM决策树[A];第十一届中国体视学与图像分析学术会议论文集[C];2006年
6 邵小健;段华;贺国平;;一种改进的最少核分类器[A];中国运筹学会第七届学术交流会论文集(上卷)[C];2004年
7 汤俊;肖健华;吴今培;;基于支持向量回归的商业银行信贷风险评估[A];中国运筹学会第八届学术交流会论文集[C];2006年
8 侯伟真;潘美芹;;高斯核支持向量机最优模型参数选择搜索算法[A];中国运筹学会第八届学术交流会论文集[C];2006年
9 张敏;陆向艳;周敏;潘林琳;农冬冬;王彬彬;陈晓江;;数据挖掘在智能题库系统中的应用[A];广西计算机学会2004年学术年会论文集[C];2004年
10 李志明;孔令富;;用于回归估计的支持向量机[A];广西计算机学会2005年学术年会论文集[C];2005年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 曾雨辰;转向重复压裂技术研究与应用[D];西南石油学院;2005年
2 王亮;城市快速路交通流采集与控制相关问题研究[D];天津大学;2005年
3 张文君;滑坡灾害遥感动态特征监测及其预测分析研究[D];西南交通大学;2007年
4 许剑峰;数字视频中的文本分割的研究[D];华南理工大学;2005年
5 朱燕飞;锌钡白回转窑煅烧过程智能建模研究[D];华南理工大学;2005年
6 张持健;商空间下模糊系统与模糊控制的问题求解[D];安徽大学;2005年
7 张丽平;粒子群优化算法的理论及实践[D];浙江大学;2005年
8 盛守照;前向神经网络学习问题研究及其在转台控制中的应用[D];南京航空航天大学;2005年
9 魏立梅;聚类分析新方法的研究与应用[D];西安电子科技大学;1998年
10 王寅;化工过程混合建模问题研究[D];浙江大学;2001年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 葛建壮;数据挖掘技术在模具企业设计知识库中的应用研究[D];重庆大学;2004年
2 宋彦坡;数据挖掘技术及其在铜转炉吹炼过程优化中的应用[D];中南大学;2005年
3 杨东侯;建筑工程投资估算方法研究[D];中南大学;2005年
4 施健;工业过程统计建模与监控方法研究[D];浙江大学;2006年
5 管军;支持向量机在水质监测信息融合与评价中的应用研究[D];河海大学;2006年
6 沈佳;混沌算法在短期电力负荷预测中的应用[D];河北农业大学;2007年
7 蔡巍伟;基于PCA的人脸识别算法研究[D];浙江工业大学;2005年
8 李鹏;独立分量分析与支持向量机在人脸识别技术中的应用研究[D];青岛科技大学;2005年
9 李剑;药物定量构效关系建模新方法研究[D];浙江大学;2005年
10 闫晓妹;电能质量分析中故障分类方法研究[D];西安理工大学;2005年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 许剑冰,薛禹胜,张启平,陈开庸,励刚,洪宪平,徐泰山,鲍颜红;基于系统同调性的PMU最优布点[J];电力系统自动化;2004年19期
2 范习辉,张焰;序列模式挖掘在电力系统警报信息处理中的应用[J];电力系统自动化;2005年13期
3 毕建欣,张岐山;关联规则挖掘算法综述[J];中国工程科学;2005年04期
4 刘艳芳,顾雪平;基于支持向量机的电力系统暂态稳定分类研究[J];华北电力大学学报;2004年03期
5 曹淑娟;刘小茂;张钧;刘振丙;;基于类中心思想的去边缘模糊支持向量机[J];计算机工程与应用;2006年22期
6 刘娇蛟,龚丽,李建华;基于本体实现对网页文本的自动主题分类[J];计算机工程;2003年11期
7 李雪蕾,张冬茉;一种基于向量空间模型的文本分类方法[J];计算机工程;2003年17期
8 伊卫国,卫金茂,王名扬;挖掘有效的关联规则[J];计算机工程与科学;2005年07期
9 韩家新,何华灿;SVMDT分类器及其在文本分类中的应用研究[J];计算机应用研究;2004年01期
10 史朝辉;王晓丹;赵士敏;杨建勋;;改进的SVM决策树分类算法[J];空军工程大学学报(自然科学版);2006年02期
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
1 张铃;支持向量机理论与基于规划的神经网络学习算法[J];计算机学报;2001年02期
2 马笑潇,黄席樾,柴毅;基于SVM的二叉树多类分类算法及其在故障诊断中的应用[J];控制与决策;2003年03期
3 张爱丽,刘广利,刘长宇;基于SVM的多类文本分类研究[J];情报杂志;2004年09期
4 卢增祥,李衍达;交互支持向量机学习算法及其应用[J];清华大学学报(自然科学版);1999年07期
5 李建民,张钹,林福宗;支持向量机的训练算法[J];清华大学学报(自然科学版);2003年01期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 夏建涛;基于机器学习的高维多光谱数据分类[D];西北工业大学;2002年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 刘丽珍;贺海军;陆玉昌;宋瀚涛;;支持向量机在网页信息分类中的应用研究[J];小型微型计算机系统;2007年02期
2 薛欣;贺国平;;基于SVM决策树判别测试点类别的新方法[J];计算机应用;2007年01期
3 连可;黄建国;王厚军;龙兵;;一种基于遗传算法的SVM决策树多分类策略研究[J];电子学报;2008年08期
4 李杨;赵春江;杨信廷;;组合SVM和决策树精确建立CCP点[J];微计算机信息;2010年09期
5 王一;杨俊安;刘辉;;一种基于遗传算法的SVM决策树多分类方法[J];信号处理;2010年10期
6 陈敏雅;石蕾;;基于SVM多分类决策树的研究综述[J];电脑知识与技术;2008年08期
7 薛欣;贺国平;;基于隶属度分离测度SVM决策树层次结构设计方法[J];计算机应用研究;2007年09期
8 连可;陈世杰;周建明;龙兵;王厚军;;基于遗传算法的SVM多分类决策树优化算法研究[J];控制与决策;2009年01期
9 韩虎;任恩恩;;基于类间可分性度量的支持向量机决策树[J];计算机工程与设计;2007年18期
10 赵成龙;张冉;;基于格贴近度的SVM决策树层次结构设计方法[J];计算机工程与应用;2008年27期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 张军峰;胡寿松;;基于多重核学习支持向量机的歼击机故障诊断[A];第七届全国信息隐藏暨多媒体信息安全学术大会论文集[C];2007年
2 林杰华;张斌;李冬森;宋华茂;余志强;王浩;;支持向量机在电力客户信用评级中的应用[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2010)暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
3 荣海娜;张葛祥;张翠芳;;基于支持向量机的非线性系统辨识方法[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年
4 尹钟;张建华;;基于支持向量机方法的过程操作员功能状态分类[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
5 顾锦荣;刘华强;孙预前;;遗传算法优化的支持向量机模型在热带气旋强度预报中的应用[A];第七届长三角气象科技论坛论文集[C];2010年
6 李巍华;刘雯;;基于主元分析和直推式支持向量机的齿轮早期故障诊断[A];第十二届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2010年
7 刘碧森;钟守铭;陈华富;;基于支持向量机与粗糙集理论的信息处理[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年
8 杜金香;冯西安;马艳;;支持向量机在DOA估计中的稳健性研究[A];2011'中国西部声学学术交流会论文集[C];2011年
9 李烨;蔡云泽;许晓鸣;;基于支持向量机集成的故障诊断[A];第16届中国过程控制学术年会暨第4届全国故障诊断与安全性学术会议论文集[C];2005年
10 郭小荟;马小平;;基于EMD近似熵特征提取和支持向量机的故障诊断方法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 翟永杰;基于支持向量机的故障智能诊断方法研究[D];华北电力大学(河北);2004年
2 刘育明;动态过程数据的多变量统计监控方法研究[D];浙江大学;2006年
3 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
4 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
5 张永;基于模糊支持向量机的多类分类算法研究[D];大连理工大学;2008年
6 薛云;基于蚁群算法和支持向量机的矿化蚀变信息提取研究[D];中南大学;2008年
7 邢永忠;最小二乘支持向量机的若干问题与应用研究[D];南京理工大学;2009年
8 马儒宁;神经网络与支持向量机相关问题研究[D];复旦大学;2005年
9 梁新荣;高速公路智能控制方法研究[D];华南理工大学;2005年
10 李忠伟;支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 陈逸波;支持向量机在高炉炉温预报中的应用及若干改进[D];浙江大学;2010年
2 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
3 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
4 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
5 张成学;隐私保护线性规划和支持向量机新算法[D];山东科技大学;2011年
6 李新;支持向量机的核方法及其多核聚类算法的研究[D];中国海洋大学;2010年
7 刘维会;不平衡数据集上支持向量机算法研究[D];山东科技大学;2010年
8 杨振章;基于支持向量数据描述的分类识别算法研究[D];杭州电子科技大学;2009年
9 李靖;基于支持向量机的基因表达数据降维方法的研究[D];苏州大学;2011年
10 刘柳;基于支持向量机和模糊后处理的遥感图像分类研究[D];华中科技大学;2010年
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