%0 Journal Article
%T 一种基于FCOWA-ER的SVM多分类方法
%A 刘卫兵
%A 杨艺
%A 韩德强
%J 控制与决策
%P 1773-1778
%D 2015
%R 10.13195/j.kzyjc.2014.1215
%X 支持向量机(SVM)在处理多分类问题时,需要综合利用多个二分类SVM,以获得多分类判决结果.传统多分类拓展方法使用的是SVM的硬输出,在一定程度上造成了信息的丢失.为了更加充分地利用信息,提出一种基于证据推理-多属性决策方法的SVM多分类算法,将多分类问题视为一个多属性决策问题,使用证据推理-模糊谨慎有序加权平均方法(FCOWA-ER)实现SVM的多分类判决.实验结果表明,所提出方法可以获得更高的分类精度.
%K 支持向量机
%K DS证据理论
%K 多属性决策
%U http://www.kzyjc.net:8080/CN/abstract/abstract13227.shtml