[發明專利]一種新型多類支持向量機分類結果的最終決策方法在審
| 申請號： | 202111192559.5 | 申請日： | 2021-10-13 |
| 公開（公告）號： | CN113723569A | 公開（公告）日： | 2021-11-30 |
| 發明（設計）人： | 王立國;孫赫廷;劉丹鳳;肖瑛;薄純娟;劉海濤 | 申請（專利權）人： | 大連民族大學 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京圣州專利代理事務所(普通合伙) 11818 | 代理人： | 王振佳 |
| 地址： | 116600 遼寧省*** | 國省代碼： | 遼寧;21 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 新型 支持 向量 分類 結果 最終 決策 方法 | ||
1.一種新型多類支持向量機分類結果的最終決策方法，其特征在于：包括以下步驟：
S1、設原始訓練樣本為xi,i＝1,2,…k，類別數目為N，訓練判別器時正類類別標簽為L1，負類類別標簽為L2，其中L1＞L2，子判別器數量為M，利用訓練樣本及其類別標簽信息訓練得到結果不做二值量化的M個判別函數，分別記為f1(·),f2(·),…,fM(·)，數值范圍約在L1～L2之間；
S2、記若對應類別j，則規定其類別標簽為j(j∈{1,2,…,N})，利用訓練樣本及其類別標簽信息訓練得到結果已做N值量化的最終決策判別器，決策判別器的輸出結果f(·)即為相應樣本的類別判別結果。
2.根據權利要求1所述的一種新型多類支持向量機分類結果的最終決策方法，其特征在于：步驟S1中M與N之間具有依賴關系。
3.根據權利要求2所述的一種新型多類支持向量機分類結果的最終決策方法，其特征在于：子判別器為SVM或者SVM變體。
4.根據權利要求3所述的一種新型多類支持向量機分類結果的最終決策方法，其特征在于：1-a-r型分類結構中M＝N。
5.根據權利要求3所述的一種新型多類支持向量機分類結果的最終決策方法，其特征在于：1-a-1型分類結構中M＝N(N+1)/2。
6.根據權利要求1所述的一種新型多類支持向量機分類結果的最終決策方法，其特征在于：步驟S2之后還包括：
S3、利用訓練樣本及其類別標簽信息，采用傳統方法訓練得到結果不做二值量化的SVM中間決策判別器，用中間決策判別器結果對步驟S2中的更新，進而更新SVM最終決策判函數f(·)；
S4、多次重復步驟S3。
7.根據權利要求1所述的一種新型多類支持向量機分類結果的最終決策方法，其特征在于：子判別器為二叉樹或者四叉樹。
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