一种适用于信息检索的支持向量机

来源 :西安交通大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：n131421d

【摘要】

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针对基于内容的信息检索中负样本抽样效率低的问题,设计了1.5类支持向量分类器.在训练过程中利用正样本对分类线建立初始模型,在保证总体泛化能力的基础上,用所能获得的负样

【作者】

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陆晓峰郑南宁郑松峰

【机构】

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西安交通大学电子与信息工程学院

【出处】

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西安交通大学学报

【发表日期】

：

2003年6期

【关键词】

：

信息检索数据库支持向量机支持向量分类器 Classification (of information)Database systemsOptimizati

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针对基于内容的信息检索中负样本抽样效率低的问题,设计了1.5类支持向量分类器.在训练过程中利用正样本对分类线建立初始模型,在保证总体泛化能力的基础上,用所能获得的负样本修正分类线,以提高其检测精度;通过对比标准序列最小优化方法,得到快速训练算法.在美国邮政数据库(USPS数据库)与麻省理工大学人脸数据库(CBCL数据库)上的实验结果表明,与传统的支持向量分类器相比,这种方法能取得更高的检测精度.

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