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NEW ROBUST UNSUPERVISED SUPPORT VECTOR MACHINES
  • ISSN号:1009-6124
  • 期刊名称:《系统科学与复杂性学报:英文版》
  • 时间:0
  • 分类:TP273[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—检测技术与自动化装置] 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]
  • 作者机构:[1]Logistics School, Beijing Wuzi University, Beijing 101149, China., [2]School of Economic and Management, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China., [3]College of Science, China Agricultural University, Bcijing 100083, China.
  • 相关基金:This research is supported by the Key Project of the National Natural Science Foundation of China under Grant No. 10631070.
中文摘要:

这篇论文基于标准 SVM 的最初的问题的修改柔韧的版本建议柔韧的版本到无指导的分类算法,它直接与标签变量放松它到半明确的编程。数字结果证实建议方法的坚韧性。

英文摘要:

This paper proposes robust version to unsupervised classification algorithm based on modified robust version of primal problem of standard SVMs, which directly relaxes it with label variables to a semi-definite programming. Numerical results confirm the robustness of the proposed method.

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期刊信息
  • 《系统科学与复杂性学报:英文版》
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院系统科学研究所
  • 主编:
  • 地址:北京东黄城根北街16号
  • 邮编:100080
  • 邮箱:
  • 电话:010-62541831 62541834
  • 国际标准刊号:ISSN:1009-6124
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4543/O1
  • 邮发代号:82-545
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国科学引文索引(扩展库),英国科学文摘数据库
  • 被引量:125