分片支撑矢量机

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文中借鉴了分段线性识别的基本思想,提出了分片支撑矢量机模型.该模型首先将特征空间剖分成若干子空间,在每个子空间中基于支撑矢量机构造一个最优分类面,然后,将各个分类面链接起来构成一个分片最优分类面以逼近理论上的最优分类超曲面.同时,文中还从理论上分析探讨了其推广能力的界,为分片支撑矢量机模型提供了坚实的基础.最后,经典双螺旋线数据实验结果表明,相对于传统支撑矢量机,分片支撑矢量机的计算速度、分类能力以及推广能力均有了明显提高.
其他文献
取向估计的主要目的是计算出图像等多维信号各点的取向信息,在图像处理和机器视觉的底层处理中具有广泛的应用.在总结现有基于张量的取向估计方法的基础上,文中提出了基于张量的取向估计方法的理论框架,并从取向张量的构造这一核心问题入手证明各种基于张量的取向估计方法都可以统一到这一理论框架之下,从而有利于对这类方法进行深入研究或设计更准确的取向估计方法.