平均邻近间隔支撑向量机

摘要：

近年来,支撑向量机(SVMs)作为一种学习方法已经在机器学习和模式识别的研究领域中得到了成功的运用,然而传统SVMs缺少考虑数据的局部信息.文中将邻近间隔的基本思想引入到SVMs中,提出了平均邻近间隔支撑向量机(ANMSVMs).ANMSVMs继承了传统SVMs的优点,同时又充分利用了数据的局部信息,从而实现了泛化能力的进一步提高.人造数据和真实数据集的实验结果验证了该方法的有效性,并且相对于传统SVMs体现出了更强的泛化能力.

关键词：监督学习、支撑向量机、邻近间隔

所属期刊栏目：5

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60704047;国家"863"计划资助项目2007AA1Z158,2006AA10Z313

在线出版日期：2010-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：313-319