文献类型：期刊文献

中文题名：可拓支持向量分类机

作者：陈晓华;刘大莲;田英杰;李兴森

第一作者：陈晓华

机构：[1]北京联合大学教务处;[2]北京联合大学基础部;[3]中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心;[4]浙江大学宁波理工学院管理学院;

第一机构：北京联合大学教务处

年份：2017

期号：1

起止页码：147-151

中文期刊名：智能系统学报

基金：国家自然科学基金项目(61472390,11271361,71331005);北京市自然科学基金项目(1162005);

语种：中文

中文关键词：数据挖掘;可拓学;分类;支持向量机;最优化;最优化核函数;先验知识;统计学习理论;

摘要：针对分类问题,基于可拓学的思想,提出了可拓支持向量分类机算法。与标准的支持向量分类机不同,可拓支持向量机在进行分类预测的同时,更注重于找到那些通过变化特征值而转换类别的样本。文中给出了可拓变量和可拓分类问题的定义,并构建了求解可拓分类问题的两种可拓支持向量机算法。把可拓学与SVM结合是一种新的方向,文中所提出的算法还有待进一步的理论分析,将在未来的工作里,继续探索如何在可拓学的基础上,构建更加完善的可拓SVM方法。