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《第七届全国信息获取与处理学术会议论文集》2009年
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基于粗糙聚类模型的支撑向量机分类技术

董广军  周海芳  朱朝杰  
【摘要】:本文将粗糙集(RS)理论方法与支撑向量机(SVM)相结合,利用RS理论在处理大数据量,消除冗余信息等方面的优势以及SVM具有更好泛化性能的特点,提出了基于粗糙聚类模型的支撑向量机分类方法。该方法在粗糙聚类的基础上选择训练样本,克服了样本选择的盲目性,并采用支撑向量机分类算法进行最终的分类。黄浦江上游PHI高光谱图像分类实验表明,基于粗糙聚类的SVMs分类方法比单纯使用多类SVMs提高了精度,相应的分类精度达到96.85%。

【共引文献】
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1 江效尧,胡林生;基于粗糙集的RDT决策树生成算法的研究及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年03期
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3 孙虹;;粗糙集神经网络系统在车牌字符识别中的研究[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2007年04期
4 孙虹;龚雪;;一种基于Rough集和RBF网络的模拟电路故障诊断方法[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2012年03期
5 鲍青青;唐善茂;刘胜峰;陆琳;;基于粗神经网络的旅游需求预测研究[J];安徽农业科学;2006年17期
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10 周献中;李华雄;;基于DTRS的风险偏好决策模型[A];江苏省系统工程学会第十一届学术年会论文集[C];2009年
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5 郝冀;中国国有企业竞争力研究[D];中共中央党校;2011年
6 解滨;信息系统中的知识获取与不确定性度量的若干问题研究[D];河北师范大学;2011年
7 张飞;干旱区典型绿洲盐渍地地物光谱特征研究[D];新疆大学;2011年
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9 李洪;增量式粗糙集属性约简算法的研究[D];长沙理工大学;2010年
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