未确知支持向量机
Unascertained Support Vector Machine作者机构：浙江工业大学之江学院杭州310024 陕西煤业化工集团黄陵矿业有限公司黄陵727307
出 版 物：《自动化学报》 (Acta Automatica Sinica)
年 卷 期：2013年第39卷第6期
页 面：895-901页
核心收录：
学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 1205[管理学-图书情报与档案管理] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金(10926198 11201426) 浙江省自然科学基金(LQ12A01020)资助~~
摘 要：提出一种处理样本中含有未确知信息(一种不确定性信息)的支持向量机—未确知支持向量机(Unascertained support vector machine,USVM)算法.首先,以未确知数学为基础,将含有未确知信息的分类问题转化为求解未确知机会约束规划问题.然后,将其转化为与其等价的二次规划.据此给出未确知支持向量机.理论分析和试验结果均表明,该算法是有效、可行的.
维普期刊数据库
同方期刊数据库