一类分类马氏椭球学习机的改进

作     者：李丽蓉 李振国 薛贞霞 LI Li-rong;LI Zhen-guo;XUE Zhen-xia

作者机构：山西警官高等专科学校计算机科学与技术系山西太原030021 河南科技大学理学院河南洛阳471003 西安电子科技大学理学院陕西西安710071 

基　　金：国家自然科学基金项目(60705004) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2009年第30卷第3期

页      码：676-678页

摘      要：针对一类分类马氏椭球学习机(Mahalanobis ellipsoidal learning machine for one class classification,MELM)方法中选取参数C比较困难的问题,提出一种改进的方法-MELM。这种方法通过引入一个具有明确物理意义的参数,即是超椭球外部的样本点数(野点数)占总样本点数的份额的上界,是支持向量的个数所占总样本点数的份额的下界,使参数可以灵活地根据实际问题的精度要求来选取,从而可以快速选取最有效的参数。

主 题 词：模式识别 数据描述 野点探测 参数选取 超椭球 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2009.03.074

馆 藏 号：203732974...