文献类型：期刊文章

作　　者：吴涛[1] 张铃[1] 张燕平[1]

机构地区：[1]安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室

出　　处：《计算机学报》

基　　金：国家自然科学基金(60475017);国家重点基础研究基金(2004CB318108);安徽省高等学校青年教师科研资助计划项目基金(2004jq102);安徽大学211工程学术创新团队;安徽大学人才队伍建设经费资助.

年　　份：2005

卷　　号：28

期　　号：8

起止页码：1295-1301

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2005359331325)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：基于统计学习理论的支持向量机(SVM)方法在样本空间或特征空间构造最优分类超平面解决了分类器的构造问题,但其本质是二分类的,且核函数中的参数难以确定,计算复杂性高.构造性学习算法根据训练样本构造性地设计分类网络,运行效率高,便于处理多分类问题,但存在所得的分界面零乱、测试计算量大的缺点.该文将SVM中的核函数法与构造性学习的覆盖算法相融合,给出一种新的核覆盖算法.新算法克服了以上两种模型的缺点,具有运算速度快、精度高、鲁棒性强的优点.其次,文中给出风险误差上界与覆盖个数的关系.最后给出实验模拟,模拟结果证明了新方法的优越性.

关 键 词：核覆盖算法  融合  机器学习  支持向量机 构造性算法  

分 类 号：TP18]