文献类型：期刊文章

作　　者：文传军[1,2] 詹永照[1] 陈长军[1]

机构地区：[1]江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏镇江212013 [2]常州工学院理学院,江苏常州213002

出　　处：《控制与决策》

基　　金：国家自然科学基金项目(60673190)

年　　份：2010

卷　　号：25

期　　号：1

起止页码：79-83

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20100812730935)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：结合支持向量机(SVM)类间最大分类间隔和支持向量数据描述(SVDD)类内最小描述体积思想,提出一种新的学习机器模型——最大间隔最小体积球形支持向量机(MMHSVM).模型建立两个大小不一的同心超球,将正负类样本分别映射到小超球内和大超球外,模型目标函数最大化两超球间隔,实现正负类类间间隔的最大化和各类类内体积的最小化,提高了模型的分类能力.理论分析和实验结果表明该算法是有效的.

关 键 词：支持向量机 支持向量数据描述 类间最大分类间隔  类内最小描述体积  球形支持向量机  

分 类 号：TP391.41]