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基于超立方体顶点采样的区间数SVM分类模型研究
基于超立方体顶点采样的区间数SVM分类模型研究
来源 :计算机工程与科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sjh_qj
【摘 要】
:
研究了针对区间数样本的支持向量机分类问题。定义了区间数样本与超立方体之间的映射关系,研究了基于区间数样本的超立方体表示框架;提出了基于二叉树完整遍历的满足样本约束
【作 者】
:
覃朗
朱建军
【机 构】
:
南京航空航天大学经济与管理学院
【出 处】
:
计算机工程与科学
【发表日期】
:
2017年11期
【关键词】
:
区间数
支持向量机
超立方体
顶点采样
interval number SVM hypercube vertex-sampling
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研究了针对区间数样本的支持向量机分类问题。定义了区间数样本与超立方体之间的映射关系,研究了基于区间数样本的超立方体表示框架;提出了基于二叉树完整遍历的满足样本约束的超平面顶点采样方法,建立了通过分类目标函数转换的分类学习模型。实验仿真结果表明了该方法的可行性与有效性。
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