【摘 要】
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在矿产资源评价模型研究中,针对TSVM在未标识样本中必须指定正标识样本数这一问题,本文提出了一种新的改进算法对矿产资源进行评价,即基于BP神经网络优化的直推式支持向量机(
【机 构】
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中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院,北京邮电大学软件学院
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在矿产资源评价模型研究中,针对TSVM在未标识样本中必须指定正标识样本数这一问题,本文提出了一种新的改进算法对矿产资源进行评价,即基于BP神经网络优化的直推式支持向量机(BP-TSVM)。通过支持向量机将有标签样本进行识别分类,利用BP神经网络对已分类的边界内的无标签样本进行正负标注,然后作为下一次支持向量机训练时的有标签样本。提出的新算法避免了分类性能下降的问题,使得TSVM对正标签样本NP的估计更准确。同时,由于训练样本数量的保持使得训练时间大大减少。实验结果表明,与传统的SVM算法、TSVM算法和B
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