本文選題：區(qū)間數(shù) + 支持向量機(jī)��； 參考：《計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)》2017年11期

【摘要】：研究了針對(duì)區(qū)間數(shù)樣本的支持向量機(jī)分類問(wèn)題。定義了區(qū)間數(shù)樣本與超立方體之間的映射關(guān)系,研究了基于區(qū)間數(shù)樣本的超立方體表示框架;提出了基于二叉樹(shù)完整遍歷的滿足樣本約束的超平面頂點(diǎn)采樣方法,建立了通過(guò)分類目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)換的分類學(xué)習(xí)模型。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明了該方法的可行性與有效性。
[Abstract]:Support vector machine (SVM) classification for interval number samples is studied.The mapping relationship between interval number samples and hypercubes is defined, the representation framework of hypercube based on interval number samples is studied, and a hyperplane vertex sampling method based on complete traversal of binary trees is proposed.A classification learning model based on the transformation of classification objective function is established.The experimental results show that the method is feasible and effective.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金(14AZD049) 國(guó)家自然科學(xué)基金(71171112,71401064) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(NS2014086) 南京航空航天大學(xué)研究生開(kāi)放基金(kfjj20150903)
【分類號(hào)】：TP181

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1745260