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结合粗糙集的属性约简和支持向量机的分类机理,提出了一种混合算法。将粗糙集理论中的属性约简引入到支持向量机中来,把粗糙集作为支持向量机的预处理器,先降低原问题的维数,以支持向量机方法建立预测模型。提高了SVM的推广能力,减少存储空间,加快了支持向量机的训练速度,取得了满意的预测结果。
粗糙集理论的支持向量机建模研究及应用
【摘 要】
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结合粗糙集的属性约简和支持向量机的分类机理,提出了一种混合算法。将粗糙集理论中的属性约简引入到支持向量机中来,把粗糙集作为支持向量机的预处理器,先降低原问题的维数,
【机 构】
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空军工程大学工程学院,空军工程大学工程学院陕西西安,陕西西安
【出 处】
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火力与指挥控制
【发表日期】
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2008年S1期
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