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支持向量机(SVM)本质上是2值分类器,为解决多类分类问题,决策导向无环图支持向量机(DDAGSVM)是常见的方法之一.在分析DDAGSVM分类器及存在问题的基础上,通过引入类间可分离性测度,并将其扩展到核空间,提出一种改进的DDAGSVM分类决策算法.实验表明了对提高分类正确率的有效性.
一种改进的DDAGSVM决策算法
【摘 要】
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支持向量机(SVM)本质上是2值分类器,为解决多类分类问题,决策导向无环图支持向量机(DDAGSVM)是常见的方法之一.在分析DDAGSVM分类器及存在问题的基础上,通过引入类间可分离性
【机 构】
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空军工程大学导弹学院,陕西,三原,713800
【出 处】
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2005年中国模糊逻辑与计算智能联合学术会议
【发表日期】
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2005年期
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