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基于商空间的支持向量机方法

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本文利用张铃教授提出的商空间理论,将构造性学习方法与支持向量机相结合,给出以覆盖领域为对象构造最优分类超平面的机器学习方法,简化了最优分类超平面计算的复杂性和支持向量的数量,改进了覆盖领域的"杂乱、零碎不光滑"边界,有效地减少拒识样本.

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来源
《第四届中国Rough集与软计算学术研讨会》|2004年|212-214|共3页
会议地点舟山
作者
吴涛; 夏莹; 段震; 陈传明; 张媛; 张铃;
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作者单位

中国人工智能学会;

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类广义空间（一般空间）;算法理论;
关键词
商空间理论; 支持向量机; 拒识样本; 计算机数学;

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