【摘 要】
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该文研究的是模式识别中的热点:核分类方法(代表为支撑向量机SVM).主要内容有关三个方面:其他经典方法与SVM的联系及其向核方法的推广,其他方法与SVM的结合以及对SVM的改进.
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该文研究的是模式识别中的热点:核分类方法(代表为支撑向量机SVM).主要内容有关三个方面:其他经典方法与SVM的联系及其向核方法的推广,其他方法与SVM的结合以及对SVM的改进.关于第一个方面,我们1)证明了极大熵方法具有Logistic损失函数下的类似SVM的形式2)运用核函数技术将极大熵方法推广成为基于核的极大熵方法-核极大熵方法(或称Kernel MaxEnt)3)利用迭代重加权最小平方法以及改进的迭代攀登算法,实现了对KernelMaxEnt的快速求解4)通过模拟实验,演示了Kernel MaxEnt与原始SVM的近似关系.关于第二个方面,我们提出基于极大熵的Fisher核,以及基于极大熵的TOP核.并初步探讨了这两个核与Fisher核以及TOP核的关系.为进一步理解Fisher核与TOP核提供了可能.关于第三个方面,我们利用属性数学的思想,提出了基于属性聚类的属性支撑向量机.这个方法既是模糊支撑向量机,中心支撑向量机的推广也是基于聚类的最近邻分类法的推广.对实际的结肠癌数据和人脑计算机界面(BCI)数据的分析和处理表明了我们方法的有效性.
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