一种改进的DDAGSVM决策算法

摘要：

支持向量机(SVM)本质上是2值分类器,为解决多类分类问题,决策导向无环图支持向量机(DDAGSVM)是常见的方法之一.在分析DDAGSVM分类器及存在问题的基础上,通过引入类间可分离性测度,并将其扩展到核空间,提出一种改进的DDAGSVM分类决策算法.实验表明了对提高分类正确率的有效性.

关键词： 支持向量机 决策导向无环图 可分离性测度

作者: 史朝辉 王晓丹 梁海涛 赵士敏

作者单位: 空军工程大学导弹学院,陕西,三原,713800

会议类型: 国内会议

会议名称: 2005年中国模糊逻辑与计算智能联合学术会议

会议地点: 深圳

会议语种:中文

页码: 382-386

在线出版日期: 2005-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）