Please use this identifier to cite or link to this item: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/61241
Title: Semi-supervised Support Vector Machine
Other Titles: Напівкерована машина опорних векторів
Authors: Sineglazov, V. M.
Синєглазов, Віктор Михайлович
Samoshyn, A. O.
Самошин, Андрій Олександрович
Keywords: support vector machine
semi-supervised learning
multi-class classification
multicriteria
method of global optimization
машина опорних векторів
напівкероване навчання
багатокласова класифікація
багатокритеріальність
метод глобальної оптимізації
Issue Date: 27-Mar-2023
Publisher: National Aviation University
Citation: Sineglazov V. M. Semi-supervised Support Vector Machine / V. M. Sineglazov, A. O. Samoshyn // Electronics and Control Systems. Kyiv: NAU, 2023. – No 1(75). – pp. 36–43.
Series/Report no.: Electronics and Control Systems;№1(75)
Електроніка та системи управління;№1(75)
Abstract: The article considers a new approach to constructing a support vector machine with semi-supervised learning for solving a classification problem. It is assumed that the distributions of the classes may overlap. The cost function has been modified by adding elements of a penalty to it for labels not in their class. The penalty is represented as a linear function of the distance between the label and the class boundary. To overcome the problem of multicriteria, a global optimization method known as continuation is proposed. For a combination of predictions, it is suggested to use the voting method of models with different kernels. The Optuna framework was chosen as the tool for configuring hyperparameters. The following were considered as training samples: type_dataset, banana, banana_inverse, c_circles, two_moons_classic, two_moons_tight, two_moons_wide.
У статті розглянуто новий підхід побудови машини опорних векторів із напівкерованим навчанням для вирішення задачі багатокласової класифікації. Передбачається, що розподіли умовних класів можуть перекриватися. Зроблено модифікацію функції вартості за рахунок додавання до неї елементів штрафу за влучення міток не до свого класу. Штраф подається у вигляді лінійної функції відстані між міткою та межею класу. Для подолання проблеми багатокритеріальності запропоновано метод глобальної оптимізації, відомий як continuation. Для комбінації передбачень пропонується використати метод голосування моделей з різними ядрами. За інструмент для налаштування гіперпараметрів був обраний фреймворк Optuna. В якості навчальних вибірок було розглянуто наступні: type_dataset, banana, banana_inverse, c_circles, two_moons_classic, two_moons_tight, two_moons_wide.
Description: Науковий журнал «Електроніка та системи управління» президією Міністерства освіти і науки України віднесено до наукових фахових видань у галузі технічних наук категорії «Б». Рекомендовано до друку вченою радою Національного авіаційного університету (протокол № 3 від 22 березня 2023 р.). Зареєстровано Міністерством юстиції України. Свідоцтво про державну реєстрацію друкованого засобу масової інформації. Серія КВ №16720-5292 ПР від 21 травня 2010 року.
URI: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/61241
ISSN: 1990-5548
Appears in Collections:Наукові публікації та матеріали кафедри авіаційних комп'ютерно-інтегрованих комплексів (НОВА)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
7.pdfНаукова стаття721.88 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.