典型文献
改进的非线性RMPSVM及TMPSVM
文献摘要：
利用二次规划的Wolfe对偶形式改进了传统的非线性最小最大概率机(简记为非线性I-MPM),在此基础上借助于SVM思想提出了非线性正则化最小最大概率支持向量机(非线性RMPSVM).为了弥补线性TMPMC和线性TMPM中没有考虑同类样本尽可能近的不足,结合非线性I-MPM和非线性TSVM的思想提出了非线性I-TMPSVM.实验结果表明非线性I-MPM和非线性RMPSVM的分类性能总体上优于非线性SVM,非线性I-TMPSVM不仅具有较低的计算复杂性,分类性能优于非线性TSVM和非线性I-MPM,且运行时间少于非线性TSVM.
文献关键词：
最小最大概率机;支持向量机;孪生支持向量机;孪生最小最大概率支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
代永潇;李晓萌;范丽亚
作者机构：
聊城大学 数学科学学院,山东 聊城 252059
文献出处：
引用格式：
[1]代永潇;李晓萌;范丽亚-.改进的非线性RMPSVM及TMPSVM)[J].聊城大学学报（自然科学版）,2022(05):8-20
A类：
RMPSVM,TMPSVM,最小最大概率机,TMPMC,TMPM,孪生最小最大概率支持向量机
B类：
二次规划,Wolfe,对偶,简记,记为,借助于,正则化,TSVM,分类性能,计算复杂性,运行时间,孪生支持向量机
AB值：
0.184618
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