本文選題：相關(guān)向量機 + 多類分類概率��； 參考：《計算機科學》2017年03期

【摘要】：基于相關(guān)向量機(Relevance Vector Machine,RVM)可以輸出各類別成員概率的特點,對RVM二分類模型分別采用多元sigmoid方法和pairwise coupling方法,將其擴展為一對多分類器和一對一分類器,實現(xiàn)了多類分類及概率輸出�；谌斯じ咚箶�(shù)據(jù)集和UCI數(shù)據(jù)集的實驗仿真結(jié)果表明,所提方法不僅能夠準確地求解樣本后驗概率,而且運行效率也比較高,同時能夠保證較高的分類正確率。
[Abstract]:Based on the feature that correlation vector machine (Relevance Vector Machine) can output the probability of members of each class, the multivariate sigmoid method and pairwise coupling method are used to extend the two-classification model of RVM into one-to-many classifiers and one-to-one classifiers, respectively. Multi-class classification and probability output are realized. The experimental results based on artificial Gao Si data set and UCI dataset show that the proposed method can not only solve the sample posteriori probability accurately, but also have a high running efficiency and high classification accuracy.
【作者單位】： 空軍工程大學防空反導學院;
【基金】：國家自然科學基金項目:基于多特征融合和集成學習研究的多目標識別技術(shù)研究(61273275);國家自然科學基金項目:基于SVM集成和證據(jù)理論的多傳感器目標識別技術(shù)研究(60975026)資助
【分類號】：TP181

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李宏;李翔;吳敏;陳松喬;易麗君;;基于閉合模式的高維基因表達譜多類分類[J];中南大學學報(自然科學版);2008年05期

2 朱幫助;林健;;基于支持向量數(shù)據(jù)描述的無標簽數(shù)據(jù)多類分類[J];智能系統(tǒng)學報;2009年02期

3 劉磊;;多類分類支持向量機方法研究[J];福建電腦;2010年08期

4 李永新;薛貞霞;;最大間隔橢球形多類分類算法[J];計算機工程;2010年07期

5 吳杉;于亞征;;基于正態(tài)層次支持向量機的多類分類研究[J];焦作大學學報;2008年01期

6 孔波;鄭喜英;;支持向量機多類分類方法研究[J];河南教育學院學報(自然科學版);2010年02期

7 汪洋;陳友利;劉軍;莫智文;王甲鋒;;基于相似方向的二叉樹支持向量機多類分類算法[J];四川師范大學學報(自然科學版);2008年06期

8 劉志剛,李德仁,秦前清,史文中;支持向量機在多類分類問題中的推廣[J];計算機工程與應用;2004年07期

9 劉剛;;基于支持向量機的機械故障多類分類研究[J];機械管理開發(fā);2009年04期

10 周進登;王曉丹;;基于最小k近鄰錯分率編碼確定方法及其在多類分類中的應用[J];控制與決策;2011年09期

相關(guān)會議論文 前3條

1 閆曉飛;陳良臣;孫功星;;支持向量機多類分類算法的研究[A];第13屆全國計算機、網(wǎng)絡在現(xiàn)代科學技術(shù)領(lǐng)域的應用學術(shù)會議論文集[C];2007年

2 唐晉韜;王挺;;基于本體概念結(jié)構(gòu)的SVM多類分類方法及其在本體自動擴充中的應用[A];2006年全國理論計算機科學學術(shù)年會論文集[C];2006年

3 刁智華;母媛媛;;一種基于馬氏距離的SVM決策樹多類分類算法[A];中國自動化學會控制理論專業(yè)委員會B卷[C];2011年

相關(guān)碩士學位論文 前10條

1 梁勃;光滑技術(shù)在多類分類問題中的應用[D];西安郵電大學;2015年

2 張大銀;基于類間差異性的多類多核學習研究[D];東南大學;2015年

3 魏貴瑩;基于決策粗糙集的代價敏感多類分類模型與多目標決策[D];安徽大學;2016年

4 羅迪君;基于核方法的糾錯輸出編碼多類分類算法改進[D];浙江大學;2006年

5 李紅艷;多類分類問題的快速算法[D];華中科技大學;2013年

6 郭世杰;基于支持向量機的多類分類問題的研究[D];上海師范大學;2005年

7 陳琳琳;基于遺傳參數(shù)優(yōu)化的模糊支持向量多類分類機及應用[D];重慶師范大學;2009年

8 張萌;總體錯誤率與孿生極端學習機[D];河北大學;2013年

9 孫奉永;基于決策樹的支持向量機多類分類方法研究[D];東北師范大學;2015年

10 牛硯波;多類分類支持向量機在嵌入式語音識別系統(tǒng)中的研究[D];太原理工大學;2012年

，

本文編號：1881138