基于超立方体顶点采样的区间数SVM分类模型研究

发布时间：2018-04-13 16:19

  本文选题：区间数 + 支持向量机　； 参考：《计算机工程与科学》2017年11期

【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。
[Abstract]:Support vector machine (SVM) classification for interval number samples is studied.The mapping relationship between interval number samples and hypercubes is defined, the representation framework of hypercube based on interval number samples is studied, and a hyperplane vertex sampling method based on complete traversal of binary trees is proposed.A classification learning model based on the transformation of classification objective function is established.The experimental results show that the method is feasible and effective.
【作者单位】： 南京航空航天大学经济与管理学院;
【基金】：国家社会科学基金(14AZD049) 国家自然科学基金(71171112,71401064) 中央高校基本科研业务费专项资金(NS2014086) 南京航空航天大学研究生开放基金(kfjj20150903)
【分类号】：TP181

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本文编号：1745260