【摘 要】
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支持向量机(SVM)作为基于统计学习理论的一种机器学习方法,具有良好的分类性能.可理解的分类模式对人类专家是非常重要的,然而SVM的分类模式却不为人类专家所理解.本文介绍了
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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支持向量机(SVM)作为基于统计学习理论的一种机器学习方法,具有良好的分类性能.可理解的分类模式对人类专家是非常重要的,然而SVM的分类模式却不为人类专家所理解.本文介绍了四种具有归纳偏置的布尔核函数,我们利用这四种核函数构造出一种新颖的决策规则分类器DRC-BK.实验表明,本文提出的DRC-BK在文本分类领域和非文本分类领域都具有优秀的分类性能.DRC-BK的一个不足之处就是产生的规则集比较大.本文给出了一个有效的解决途径,提出了加权SVM法线规则集筛选算法.实验表明,使用该算法后,DRC-BK的规则集得到很大程度的压缩,同时,分类性能亦有所提高.
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