关于DAG-SVMS的SVM多类分类方法.pdf,刘勇,全廷伟 (华中科技大学教学系,武汉430074) 摘要:皋文夼绍了几种常用的支持向量机多类分粪方法,分析了其存在的问题魔缺点。在有向无 环围支持向量(DAG—SVMS)多类分类方法的基础上。挺出了一种新的多类分类方法。谊方法采用了 最
DAG-SVM 所需训练两类 SVM 分 GraphSupportVectorMachine,DAG—SVM )是 类器数量多且耗 时大 ,以及不 同的节点排序导致 Platt等学者对 “一对一”多分类算法 的改进_2],即 分类效果存在随机性的问题 ,本文研究一种基于 引人有向无环图学习架构对多个 “一对一”两类分 “1vsR”方式 的 DAG—SVM. 类...
基于并行DAGSVM的网络流量分类方法梁文国王勇俸皓
基于类间可分性DAG-SVM的文本分类
网络三;有向无环图支持向量机;有向无环图法 网络释义
(DAGSVM)理论建立一种轴系扭振故障诊断模型。首先通过船舶轴系扭振实验平台提取轴系扭振四 种模式信号;然后利用小波包变换提取Shannon熵值,作为故障输入特征向量;最后利用K—CV交叉 验证法提升支持向量机,对故障进行建模识别。试验表明,此法具有较高识别率,为船舶轴系扭振故 ...
本文以类 间分 离程度为 权值 构造 DDAGSVM 决策 多类 分类 ,具体过程如 下: 第一步:根据定义 4 计算类别集合 S 中每两类样 本 在特征空间 中的不可分离程度 ;第二步 :选择最小的两类作 为根 结点 ;第三步:假定 当前结点为 ,,时 ,根据 iJ 两类 SVM 的 分 类 函 数 fLJ( )=sign( ∑ ...
基于DAGSVM的雷达辐射源信号分选与识别
有向无环图支持向量机(DAG SVM)是一种新颖且使用广泛的多分类算法. 传统DAG SVM由于需要训练的SVM分类器较多, 在工程中训练耗时长. 又由于传统DAG SVM分类效果受到结构排序影响, 导致其分类效果具有随机性. 针对以上两个问题, 通过结构重组减少SVM分类器个数从而缩短了训练时间, 通过对训练数据的重新划分计算产生...
结合归一化中心矩与DAGSVM的机器人交互手势识别