作者：李侃,黄文雄,黄忠华 单位：浙江大学 出版：《浙江大学学报(工学版)》2013年第01期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZDZC2013010020 DOC编号：DOCZDZC2013010029 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对传感器探测的数据常含有噪声，分类算法易受噪声数据干扰、容错能力差而产生错分问题，研究对多传感器探测目标进行分类的方法.提出容噪最小二乘投影双支持向量机(NLSPTSVM)，去除离群点，提高容噪性能；通过定义NLSPTSVM置信度，以样本的最小超球体距为依据，根据“越是上层分类器的分类性能对分类模型的推广性能影响越大”的思想，以置信度NLSPTSVM作为二分类器，将NLSPTSVM的降噪过程提前到生成有向图之前，提出分类精度高、容噪性和容错性强的多分类支持向量机——容噪上层择优多路支持向量机(NUMDAG-SVMs).实验表明，NUMDAG-SVMs与同类算法相比具有更优的分类准确率和更强的容噪性和容错性.采用NUMDAG-SVMs对传感器采集的真实数据进行分类，取得了很好的结果。

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