一种基于RS和SVM的目标对象的性能分类方法

来源 :长沙理工大学学报(自然科学版) | 被引量 : 3次 | 上传用户：sclin

【摘要】

：

提出了一种基于粗糙集(RS)和支持向量机(SVM)的目标对象的性能分类方法,该方法将RS和SVM结合在一起对性能进行分类.在分类之前,首先利用RS对属性进行约简,将约简后的属性作为输入端输入到SVM中进行训练,再用训练好的SVM对测试集进行测试.测试结果表明,该方法分类的精度比较高,速度比较快.

【作者】

：

彭建刘金平柳林

【机构】

：

长沙理工大学

【出处】

：

长沙理工大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2005年02期

【关键词】

：

分类方法性能 RS 对象支持向量机(SVM) 精度比较粗糙集输入端测试集速度比约简属性训练 rough setattribute reduct

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