【摘 要】
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结合支持向量机(SVM)类间最大分类间隔和支持向量数据描述(SVDD)类内最小描述体积思想,提出一种新的学习机器模型——最大间隔最小体积球形支持向量机(MMHSVM).模型建立两个
【机 构】
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江苏大学计算机科学与通信工程学院; 常州工学院理学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60673190)
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结合支持向量机(SVM)类间最大分类间隔和支持向量数据描述(SVDD)类内最小描述体积思想,提出一种新的学习机器模型——最大间隔最小体积球形支持向量机(MMHSVM).模型建立两个大小不一的同心超球,将正负类样本分别映射到小超球内和大超球外,模型目标函数最大化两超球间隔,实现正负类类间间隔的最大化和各类类内体积的最小化,提高了模型的分类能力.理论分析和实验结果表明该算法是有效的.
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