基于支持向量机的模糊特征分类算法研究

发布时间：2019-04-16 20:02

【摘要】：为解决设备使用预测的问题,给出支持向量机(SVM)的改进算法及基于距离的模式识别算法。使用训练数据得到SVM的最优分类超平面,运用确认数据的特征集作为分类标准预测分类结果,将分类结果与概率相结合作为模式识别算法的输入,算法输出为某个固定模式。实验结果表明,与传统算法相比,以改进的SVM分类结果为输入的模式识别算法准确性更高,可广泛应用在二值输入的模式识别算法中。
[Abstract]:In order to solve the problem of equipment usage prediction, an improved algorithm of support vector machine (SVM) and a distance-based pattern recognition algorithm are presented. The optimal classification hyperplane of SVM is obtained by training data. The feature set of confirmed data is used as the classification standard to predict the classification result. The classification result is combined with the probability as the input of the pattern recognition algorithm, and the output of the algorithm is a fixed pattern. The experimental results show that the improved SVM classification algorithm is more accurate than the traditional algorithm and can be widely used in binary input pattern recognition algorithm.
【作者单位】： 首都师范大学信息工程学院;
【分类号】：TP391.4;TP18

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本文编号：2459062