| 一种改进的SVM算法在决策分析中的应用 |
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| 引用本文： | 孙蕾,温有奎.一种改进的SVM算法在决策分析中的应用[J].情报理论与实践,2006,29(6):758-760. |
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| 作者姓名： | 孙蕾 温有奎 |
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| 作者单位： | 西安电子科技大学经济管理学院,陕西,710071 |
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| 摘 要： | 决策支持系统是跨学科的综合体系，涉及机器学习理论。支持向量机是近几年发展起来的学习方法，它是利用最优分类面（线）将两类样本在特征空间或输入空间中无错误地分开，而且要使两类的分类空隙最大。然而当两类中的样本数量差剐悬殊时，支持向量机的分类能力会下降。为了解决此问题，本文提出了一种改选的支持向量机算法，在所开发的医学决策支持系统上的应用表明，此方法在解决两类样本数量十分不均衡问题时有着很强的分类能力，不失为一种有效的决策分析工具。
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| 关 键 词： | 决策支持系统 机器学习 支持向量机 分类算法 决策分析 |
| 收稿时间： | 2006-07-31 |
| 修稿时间： | 2006年7月31日 |
Application of an Improved SVM Algorithm in Decision Analysis |
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| Sun Lei.Application of an Improved SVM Algorithm in Decision Analysis[J].Information Studies:Theory & Application,2006,29(6):758-760. |
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| Authors: | Sun Lei |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | decision support system machine learning support vector machine classification algorithm decision analysis |
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