面向数据特点的合成核支持向量机的实现方法
唐家奎 ; 张显峰 ; 张爱军 ; 胡引翠 ; 李光霞 ; 关燕宁 ; 于君宝 ; 董硕
专利权人烟台海岸带可持续发展研究所
申请日期2009-02-13
2010-09-29
专利状态公开
授权国家中国
摘要本发明涉及一种面向数据特点的合成核支持向量机的实现方法,包括以下步骤:数据预处理;特征提取、选择与分组:完成数据从数据空间到特征空间的转换,所选择特征反映分类识别目标的特性;训练样本、验证样本以及待分类样本的选择;分类器的选择与实现:选择面向数据特点的合成核支持向量机分类器,计算得到合成核参数;分类器的训练:利用训练样本,开展对DOCKSVM分类器的学习训练;分类器性能验证:通过对验证样本分类检验其性能,获得验证满意的DOCKSVM分类器;待分样本的分类;分类结果输出。本发明方法考虑应用领域数据的特点,更加客观地将应用领域的数据生化特点融入到最终训练获得的支持向量机中,进而提高具体分类与识别问题的结果精度,应用广泛。
学科领域摄影测量与遥感
申请号200910014316.5
语种中文
PCT属性
专利代理人许宗富 ; 周秀梅
文献类型专利
条目标识符http://ir.yic.ac.cn/handle/133337/1098
专题中国科学院海岸带环境过程与生态修复重点实验室_海岸带信息集成与战略规划研究中心
推荐引用方式
GB/T 7714
唐家奎,张显峰,张爱军,等. 面向数据特点的合成核支持向量机的实现方法[P]. 2010-09-29.
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