分布式多分类支持向量机

【摘要】：实际中存在大量基于多分类的大样本数据集的问题。针对单一SVM解决该类问题时计算时间长、占用内存大等缺点,提出了一种分布式多分类支持向量机模型,并针对其中的子多分类SVM模型的参数选择问题,采用遗传算法来寻找具有最优性能的超参数组合,即通过最小输出编码方式,将解决多分类问题的多个二分类支持向量机整合形成单个多分类支持向量机,并把多分类支持向量机的分类正确率作为遗传算法的适应度函数,所得超参数对应的子多分类SVM模型具有较好的泛化性能。最后将分布式多分类支持向量机模型用于手写数字识别中,通过对仿真结果的对比和分析,表明该模型具有较高的精度,提高了模型的泛化能力。

【作者单位】：中国矿业大学信息与电气工程学院清华大学自动化系
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60805025) 江苏省自然科学基金资助项目(BK2010183) 中国博士后基金资助项目(20090460328) 江苏省青蓝工程
【分类号】：TP18

下载全文更多同类文献

PDF全文下载

CAJ全文下载

(如何获取全文？欢迎：购买知网充值卡、在线充值、在线咨询)

CAJViewer阅读器支持CAJ、PDF文件格式，AdobeReader仅支持PDF格式

	【相似文献】
	【相似文献】

中国期刊全文数据库

前10条

1	郭立力;赵春江;;十折交叉检验的支持向量机参数优化算法[J];计算机工程与应用;2009年08期
2	周娟;杨鼎才;;基于GA-SVM的说话人辨认的参数优化[J];电子技术;2008年02期
3	王凯;张永祥;李军;;遗传算法和支持向量机在机械故障诊断中的应用研究[J];机械强度;2008年03期
4	申宇皓;孟晨;傅振华;张磊;;基于改进支持向量机的仿真电路故障诊断研究[J];计算机仿真;2010年01期
5	李钊;古辉;;基于遗传算法进化的数字图像处理[J];中国新技术新产品;2010年02期
6	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
7	夏永军;;一种基于SVM新的学习方法及应用[J];电脑知识与技术;2008年33期
8	徐庆伶;汪西莉;;一种基于支持向量机的半监督分类方法[J];计算机技术与发展;2010年10期
9	李剑;;混沌时间序列预测模型的应用与研究[J];计算机仿真;2011年04期
10	王定成,汪懋华;基于GA的SVMR预测控制研究[J];控制与决策;2004年09期

中国重要会议论文全文数据库

前10条

1	顾锦荣;刘华强;孙预前;;遗传算法优化的支持向量机模型在热带气旋强度预报中的应用[A];第七届长三角气象科技论坛论文集[C];2010年
2	林杰华;张斌;李冬森;宋华茂;余志强;王浩;;支持向量机在电力客户信用评级中的应用[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议（CACIS·2010）暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
3	蒋铁军;张怀强;李积源;;多变量系统预测的支持向量机方法研究[A];管理科学与系统科学研究新进展——第7届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集[C];2003年
4	黄淑云;孙兴玉;梁汝萍;邱建丁;;基于小波支持向量机预测蛋白质亚细胞定位研究[A];第十一届全国计算（机）化学学术会议论文摘要集[C];2011年
5	谢湘;匡镜明;;支持向量机在语音识别中的应用研究[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
6	涂冬成;薛龙;刘木华;赵进辉;沈杰;吁芳;;基于支持向量机的鹅肉肉色客观评定研究[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
7	杨凌;刘玉树;;基于支持向量机的坦克识别算法[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年
8	师旭超;巴松涛;;基于支持向量机方法的深基坑变形预测[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集（上册）[C];2004年
9	张军;;支持向量机方法在地下水位干扰排除中的初步应用[A];2007年地震流体学术研讨会论文摘要集[C];2007年
10	许建生;盛立东;;基于改进的支持向量机和BP神经网络的识别算法[A];第八届全国汉字识别学术会议论文集[C];2002年

中国重要报纸全文数据库

前10条

1	课题主持人李心丹　课题协调人上海证券交易所施东晖傅浩课题研究员宋素荣查晓磊宾红辉张许宏郭静静黄隽南京大学工程管理学院;内幕交易与市场操纵的行为动机与判别监管研究[N];中国证券报;2007年
2	李水根;计算机详解配伍与药效关系[N];健康报;2005年
3	高波;为“超参数发电算违章”叫好[N];经理日报;2009年
4	清华大学苏光大;非接触式人脸识别技术[N];计算机世界;2006年
5	YMG记者李仁　通讯员曲华明孙运智;我市九项目进入省“盘子”[N];烟台日报;2010年
6	林京;《神经网络和遗传算法在水科学领域的应用》将面市[N];中国水利报;2002年
7	上海大学理学院教授、副院长陆文聪;酷爱化学孜孜以求[N];中国化工报;2006年
8	;选择合适的数据挖掘算法[N];计算机世界;2007年
9	周颖;王米渠与中医心理学[N];中国中医药报;2006年
10	记者耿挺;蛋白质功能算出来[N];上海科技报;2007年

中国博士学位论文全文数据库

前10条

1	杨实俊;可持续发展约束下小型火电厂危机管理研究[D];华北电力大学（河北）;2008年
2	王开义;基于支持向量机的农产品生产关键控制点发现研究[D];北京工业大学;2011年
3	常群;支持向量机的核方法及其模型选择[D];哈尔滨工业大学;2007年
4	燕忠;基于蚁群优化算法的若干问题的研究[D];东南大学;2005年
5	佟伟民;股指期货交易中操纵行为识别方法研究[D];哈尔滨工业大学;2008年
6	何广杰;克隆选择算法及其在地基工程若干问题中的应用[D];西南交通大学;2007年
7	刘叶青;原始空间中支持向量机若干问题的研究[D];西安电子科技大学;2009年
8	常甜甜;支持向量机学习算法若干问题的研究[D];西安电子科技大学;2010年
9	胡运红;支持向量机的若干算法研究[D];山东科技大学;2011年
10	周喜川;非可信环境下的支持向量机研究[D];浙江大学;2010年

中国硕士学位论文全文数据库

前10条

1	张永新;基于支持向量机和遗传算法相结合的模拟电路故障诊断方法研究[D];东北大学;2009年
2	杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
3	刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
4	朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
5	童振;基于支持向量机的电解液成分预测[D];东北大学;2008年
6	周国彬;基于支持向量机的胎面胶损耗因子优化[D];华南理工大学;2011年
7	聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
8	鄢常亮;基于支持向量机的高炉向凉向热炉况预测研究[D];内蒙古科技大学;2010年
9	韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
10	冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年

	快捷付款方式		订购知网充值卡	订购热线	帮助中心
	微信支付支付宝银行卡	知网卡神州行卡更多>>	免费送卡上门银行汇款购卡邮局汇款购卡	400-819-9993 010-62791813 010-62985026	常见问题在线咨询阅读器下载	充值中心知网卡新手指南