【摘 要】
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将粒度计算理论与支持向量机(Suapport Vector Machine,SVM)进行有效的融合,建立了一种粒度核支持向量机学习算法,称为GKSVM(Granular Kernel support VectorMachine)算法。
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院太原030006计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006
【出 处】
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第九届中国Rough集与软计算、第三届中国Web智能、第三届中国粒计算联合会议(CRSSC-CWI-CGrC’2009)
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将粒度计算理论与支持向量机(Suapport Vector Machine,SVM)进行有效的融合,建立了一种粒度核支持向量机学习算法,称为GKSVM(Granular Kernel support VectorMachine)算法。通过构造粒度核,使得GKSVM算法可以在传统的SVM学习框架下求解。GKSVM算法用有效信息粒代替传统的数据点进行训练,可大大地提高支持向量机的训练效率,同时获得满意的泛化能力。
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