基于支持向量域描述的学习分类器

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：dflhe88

【摘要】

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文章在分析支持向量域描述的基础上发展了一类基于描述的学习分类器.该算法在训练时通过在高维特征空间中求取所描述的训练样本的超球体边界,然后通过该边界对样本数据进行分

【作者】

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陆从德张太镒李灿平张伟

【机构】

：

西安交通大学电子与信息工程学院,成都理工大学信息工程学院,俄勒冈州立大学电子工程与计算机科学学院

【出处】

：

微电子学与计算机

【发表日期】

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2005年11期

【关键词】

：

支持向量域描述学习分类器支持向量机序列最小优化 Support vector domain description Learning cassifier

【基金项目】

：

中国科学院资助项目

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文章在分析支持向量域描述的基础上发展了一类基于描述的学习分类器.该算法在训练时通过在高维特征空间中求取所描述的训练样本的超球体边界,然后通过该边界对样本数据进行分类.文章所获得的学习算法和支持向量机(SVM)和序列最小优化(SMO)算法相比,不仅降低了样本的采集代价,而且在训练速度上有了很大提高.在CBCL人脸库和USPS手写数字识别的实验中,给出了该算法和SVM、SOM算法的实验对比结果,说明了该学习算法的有效性.

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