本文選題：區(qū)間數 + 支持向量機�。� 參考：《計算機工程與科學》2017年11期

【摘要】：研究了針對區(qū)間數樣本的支持向量機分類問題。定義了區(qū)間數樣本與超立方體之間的映射關系,研究了基于區(qū)間數樣本的超立方體表示框架;提出了基于二叉樹完整遍歷的滿足樣本約束的超平面頂點采樣方法,建立了通過分類目標函數轉換的分類學習模型。實驗仿真結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】： 南京航空航天大學經濟與管理學院;
【基金】：國家社會科學基金(14AZD049) 國家自然科學基金(71171112,71401064) 中央高校基本科研業(yè)務費專項資金(NS2014086) 南京航空航天大學研究生開放基金(kfjj20150903)
【分類號】：TP181

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本文編號：1745260