کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
402263 | 676885 | 2015 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Ramp loss nonparallel support vector machine for pattern classification
ترجمه فارسی عنوان
ضریب شکست غیرمتعارف برش دستگاه برای طبقه بندی الگو
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In this paper, we propose a novel sparse and robust nonparallel hyperplane classifier, named Ramp loss Nonparallel Support Vector Machine (RNPSVM), for binary classification. By introducing the Ramp loss function and also proposing a new non-convex and non-differentiable loss function based on the ε-insensitive loss function, RNPSVM can explicitly incorporate noise and outlier suppression in the training process, has less support vectors and the increased sparsity leads to its better scaling properties. The non-convexity of RNPSVM can be efficiently solved by the Concave–Convex Procedure and experimental results on benchmark datasets confirm the effectiveness of the proposed algorithm.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 85, September 2015, Pages 224–233
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 85, September 2015, Pages 224–233
نویسندگان
Dalian Liu, Yong Shi, Yingjie Tian,