【摘 要】
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粒度支持向量机(Granular support vector machine,GSVM)通过选取粒的代表点构成精简训练集以提高支持向量机(Support vector machine,SVM)的学习效率,然而选取个别代表
【机 构】
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山西大学 计算机与信息技术学院 山西太原 030006
【出 处】
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第十三届中国Rough集与软计算学术会议、第七届中国Web智能学术研讨会、第
七届中国粒计算学术研讨会联合学术会议
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粒度支持向量机(Granular support vector machine,GSVM)通过选取粒的代表点构成精简训练集以提高支持向量机(Support vector machine,SVM)的学习效率,然而选取个别代表点有可能丢失部分重要分类信息,导致模型泛化能力不高。针对这一问题,提出基于粒分布的GSVM(Distribution based GSVM,DGSVM)加速训练方法,该方法依照粒内正负样本分布选取粒代表点,根据粒的混合度将这些代表点分为精简训练样本集和修正集,使用精简训练样本集训练得到分类器,用修正集迭代优化分类器。本质上DGSVM是用少量难分的样本训练快速得到初始分类器,然后再进行进一步调整。在标准数据集上的实验结果表明DGSVM方法可以在保证算法学习效率的同时提高分类器的泛化能力。
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