Stödvektormaskinen har fått bred acceptans för sin höga generaliseringsförmåga i verkliga klassificeringsapplikationer. Men en nackdel är att den unikt klassificerar varje mönster till en klass eller inget. Detta är inte lämpligt att tillämpa i klassificeringsproblem innebär överlappande mönster. I detta dokument föreslås en ny multi-model clasfier (DR-SVM) som kombinerar SVM classifier med kNN-algoritm under grov teknik. I stället för att klassificera mönster direkt, mönster som ligger i den överlappande regionen extraheras först. Därefter definieras övre och nedre approximationer för varje klass på grundval av grovset teknik. Klassificeringen utförs på dessa nya uppsättningar. Simuleringsresultat för syntetiska datamängder och referensdatauppsättningar tyder på att mer rimlig och korrekt information om mönstrets kategori skulle kunna erhållas genom användning av DR-SVM jämfört med konventionella klassificeringar.
Tang och al. REF föreslår en multi-modell klassificerare som heter Dual Rough Support Vector Machine (DR-SVM) som kombinerar SVM och kNN under grov uppsättning teknik.
PAPER Improved Classification for Problem Involving Overlapping Patterns
{'venue': 'IEICE Transactions', 'journal': 'IEICE Transactions', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}