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支持向量机和粗糙集理论是两种分类技术。前者寻求最大化两类间隔的最优分类超平面,后者用逻辑规则解释分类。基于两者的关系,提出了一种复合算法,且将其推广到回归。新算法在一定程度降低了计算复杂度,且适用于软间隔分类。数值实验表明新算法是有效可行的。
基于支持向量机的粗糙分类器
【摘 要】
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支持向量机和粗糙集理论是两种分类技术。前者寻求最大化两类间隔的最优分类超平面,后者用逻辑规则解释分类。基于两者的关系,提出了一种复合算法,且将其推广到回归。新算法在一定程度降低了计算复杂度,且适用于软间隔分类。数值实验表明新算法是有效可行的。
【机 构】
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西安电子科技大学数学科学系,郑州轻工业学院信息与计算科学系,西安电子科技大学计算机学院
【出 处】
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计算机工程与设计
【发表日期】
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2007年19期
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