| 层叠支持向量机的研究 |
| |
| 引用本文： | 李春利,惠康华.层叠支持向量机的研究[J].中国民航学院学报,2007,25(2):40-41,56. |
| |
| 作者姓名： | 李春利 惠康华 |
| |
| 作者单位： | 中国民航大学计算机科学与技术学院，中国民航大学计算机科学与技术学院 天津300300，哈尔滨工程大学自动化学院，哈尔滨150001，天津300300 |
| |
| 基金项目： | 中国民用航空总局科研项目 |
| |
| 摘 要： | 层叠支持向量机是一种新型的SVM训练方法。该方法通过对训练集子集的优化来实现对整个训练集的优化,从而能够快速地解决大规模训练集的分类问题。对Cascade SVM中训练集的划分提出了一种新的划分方法。初步实验结果表明,该划分方法使得Cascade SVM迭代次数更少,收敛速度更快。
|
| 关 键 词： | 层叠支持向量机 分级聚类法 最优分类面 |
| 文章编号： | 1001-5000（2007）02-0040-02 |
| 修稿时间： | 2006-10-292007-01-17 |
Research of Cascade SVM |
| |
| LI Chun-li,HUI Kang-hua.Research of Cascade SVM[J].Journal of Civil Aviation University of China,2007,25(2):40-41,56. |
| |
| Authors: | LI Chun-li HUI Kang-hua |
| |
| Abstract: | Cascade SVM is a new-style training method for SVM.This method achieves the optimization of the whole train set by optimizing the subsets of the whole train set separately,and can solve the classification problems with large numbers of training data quickly.This paper proposes a new division method for the division of the Cascade SVM training data.The principial result shows that the Cascade SVM with this new method has less iterative times and faster convergent speed. |
| |
| Keywords: | Cascade SVM hierarchical clustering method optimal hyperplane |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
