一种改进的DDAGSVM决策算法
史朝辉
王坚
华继学
郭新鹏
1.空军工程大学防空反导学院,西安,7100512.空军工程大学防空反导学院,西安,7100513.空军工程大学防空反导学院,西安,7100514.空军工程大学防空反导学院,西安,710051
摘要：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.
关键词：支持向量机决策导向无环图广义KKT条件可分离性测度
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61273275)
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 53-56 )
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