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《Proceedings of the Fourth International Conference on Information and Management Sciences》2005年
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Significance-based Support Vector Machines for Incomplete Data

KiYoung Lee  Kwang H.Lee  Doheon Lee  
【摘要】:正 Conventional support vector machines (SVMs) find optimal hyperplanes that have maximal margins by treating all data equivalently. In the real world, however, the data within a data set may differ in degree of uncertainty or significance due to noise, inaccuracies or missing values in the data. Hence, if all data are treated as equivalent, without considering such differences, the optimal hyperplanes identified are likely to be less optimal. In this paper, to more accurately identify the optimal hyperplane in a given uncertain data set, we propose a significance-based distance from a hyperplane using significance degrees, and formulate three kinds of significance-based SVMs.

【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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3 冯夏庭,赵洪波;岩爆预测的支持向量机[J];东北大学学报(自然科学版);2002年01期
4 陈理渊;黄进;;基于支持向量机的电机转子断条故障诊断[J];电工技术学报;2006年08期
5 于昕;韩崇昭;雷明明;;支持向量机在目标分类中的应用[J];电光与控制;2006年04期
6 唐小力;吕宏伟;;SVM增量学习算法研究[J];电脑知识与技术;2006年05期
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8 乔立岩;彭喜元;马云彤;;基于遗传算法和支持向量机的特征子集选择方法[J];电子测量与仪器学报;2006年01期
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10 张莉,周伟达,焦李成;尺度核函数支撑矢量机[J];电子学报;2002年04期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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4 王崇文;自动指纹识别方法研究[D];重庆大学;2002年
5 叶俊勇;人脸检测与识别方法研究[D];重庆大学;2002年
6 夏建涛;基于机器学习的高维多光谱数据分类[D];西北工业大学;2002年
7 张燕平;基于商空间的构造性数据挖掘方法及应用[D];安徽大学;2003年
8 范昕炜;支持向量机算法的研究及其应用[D];浙江大学;2003年
9 刘广利;基于支持向量机的经济预警方法研究[D];中国农业大学;2003年
10 吴涛;核函数的性质、方法及其在障碍检测中的应用[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2003年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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2 邵小健;支持向量机中若干优化算法研究[D];山东科技大学;2005年
3 毛继珮;基于模式识别的汽轮发电机组故障诊断系统[D];华北电力大学(河北);2004年
4 刘碧森;支持向量机研究及其应用[D];电子科技大学;2003年
5 屈炳云;移动通信中的多用户检测算法[D];西安电子科技大学;2001年
6 李华;SVM中多项式核函数的修改及Exon-Intron特征序列的研究[D];北京工业大学;2001年
7 郑捷;SVM几何修正法及其在DNA序列处理中的应用[D];北京工业大学;2001年
8 周东树;支撑向量回归机(SVRM)的微分几何方法[D];北京工业大学;2001年
9 忻栋;支持向量机算法的研究及在说话人识别上的应用[D];浙江大学;2002年
10 张惠康;骨肿瘤辅助诊断专家系统的研究[D];第四军医大学;2002年
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