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J-GLOBAL ID：201702271848871512   整理番号：17A1281112

改善された射影双生サポートベクトルマシン【JST・京大機械翻訳】

Improved Projection Twin Support Vector Machine

著者 (2件)： Chen Sugen (江南大学物聯网工程学院,江蘇无錫214122;安慶師范大学数学与計算科学学院,安徽安慶246133) ,  Wu Xiaojun (江南大学物聯网工程学院,江蘇无錫,214122)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 45  号： 2  ページ： 408-416  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,訓練と解の過程において,射影双生サポートベクトルマシン(PTSVM)の問題について検討する.... SVMによる問題の解決について述べた。本論文では,IPTSVMと呼ばれる改良された射影双生サポートベクトルマシン(Improved PTSVM)を提案した。本論文では,最初に,改良線形射影双生サポートベクトルマシンを構築し,次に,カーネル技術を用いて,非線形形式に容易に拡張した。本論文の主な貢献は以下の通りである。(1)新しいモデルを提案し,元のPTSVMが訓練前に2つの逆行列を解く必要があるという問題を克服した。(2)従来のSVM(Support Vector Machine)の精髄を継承し、カーネル技術を用いて、線形IPTSVMを直接非線形形式に拡張した。(3)新しいパラメータを導入することによって,モデルの性能を調整して,IPTSVMの分類精度を改良することができた。実験結果は,PTSVMと比較して,IPTSVMが分類精度を向上させるだけでなく,PTSVMのいくつかの欠点を克服することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデル ,  *射影 ,  逆行列 ,  *サポートベクトルマシン ,  線形性
準シソーラス用語： 分類精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： support vector machine ,  nonparallel hyperplane support vector machine ,  projection twin support vector machine ,  pattern classification

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 射影 ,  サポートベクトルマシン