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多分类转导支持向量机
  • ISSN号:1008-5483
  • 期刊名称:《湖北汽车工业学院学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O29[理学—应用数学;理学—数学]
  • 作者机构:[1]湖北汽车工业学院理学部,湖北十堰442002
  • 相关基金:国家自然科学基金(10371033)
作者: 胡政发[1]
中文摘要:

为了完成分类学习,传统的支持向量机基于带标记信息的经验数据归纳出一个通用的决策函数。而转导支持向量机则不同.它考虑包含测试集在内的所有数据信息并致力于最小化测试样本的分类错误数。在已有的2类分类方法的基础上构造了直接求解多类分类问题的的转导支持向量机。

英文摘要:

While regular Support Vector Machines try to induce a general decision function based on the labled empirical datas for a classfication learning task,Transductive Support Vector Machines take into account a particular test set and try to minimize misclassfications of just those paiticular ex- amples. The Transductive Support Vector Machines for multiclass classification learning are constructed directly based on the well studied methods of binary classfication.

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期刊信息
  • 《湖北汽车工业学院学报》
  • 主管单位:湖北省教育厅
  • 主办单位:湖北汽车工业学院
  • 主编:
  • 地址:湖北省十堰市车城西路167号湖北汽车工业学院
  • 邮编:442002
  • 邮箱:xuebao@huat.edu.cn; xuebao826@163.com
  • 电话:0719-8260294
  • 国际标准刊号:ISSN:1008-5483
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1448/TH
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 1989年获湖北省高等学校学报评比二等奖,2009年全国高校科技期刊优秀编辑质量奖,2012年获“湖北省优秀期刊”,“汽车工程栏目获”湖北期刊“特色栏目”,RECCSE中国核心学术期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:2324