空军工程大学学报（自然科学版）
空軍工程大學學報（自然科學版）
공군공정대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF AIR FORCE ENGINEERING UNIVERSITY (NATURAL SCIENCE EDITION)
2015年
2期
53-56
,共4页
史朝辉%王坚%华继学%郭新鹏
史朝輝%王堅%華繼學%郭新鵬
사조휘%왕견%화계학%곽신붕
支持向量机%决策导向无环图%广义KKT条件%可分离性测度
支持嚮量機%決策導嚮無環圖%廣義KKT條件%可分離性測度
지지향량궤%결책도향무배도%엄의KKT조건%가분리성측도
support vector machine%decision directed acyclic graph%generalized KKT%separable measure
决策导向无环图支持向量机(DDAGSVM)是一种典型的SVM多类分类算法,然而传统SVM决策分类器存在误差积累,其推广能力有待进一步提高.为改进DDAGSVM,有效的做法是定义一种类间可分离性测度,将容易分的类先分割出来,然后再分不容易分的类,使错分尽可能地远离图的根部.引入了一种基于广义KKT条件的类间可分离性测度,提出一种改进的DDAGSVM分类决策算法.三螺旋线实验和HRRP分类实验证明该方法对控制分类错误有明显的效果.
決策導嚮無環圖支持嚮量機(DDAGSVM)是一種典型的SVM多類分類算法,然而傳統SVM決策分類器存在誤差積纍,其推廣能力有待進一步提高.為改進DDAGSVM,有效的做法是定義一種類間可分離性測度,將容易分的類先分割齣來,然後再分不容易分的類,使錯分儘可能地遠離圖的根部.引入瞭一種基于廣義KKT條件的類間可分離性測度,提齣一種改進的DDAGSVM分類決策算法.三螺鏇線實驗和HRRP分類實驗證明該方法對控製分類錯誤有明顯的效果.
결책도향무배도지지향량궤(DDAGSVM)시일충전형적SVM다류분류산법,연이전통SVM결책분류기존재오차적루,기추엄능력유대진일보제고.위개진DDAGSVM,유효적주법시정의일충류간가분리성측도,장용역분적류선분할출래,연후재분불용역분적류,사착분진가능지원리도적근부.인입료일충기우엄의KKT조건적류간가분리성측도,제출일충개진적DDAGSVM분류결책산법.삼라선선실험화HRRP분류실험증명해방법대공제분류착오유명현적효과.
