支持向量机中的核参数选择问题
지지향량궤중적핵삼수선택문제
Kernel-parameter Selection Problem in Support Vector Machine
  • 万方数据
    控制工程 공제공정
    CONTROL ENGINEERING OF CHINA
    2005年 4期 379-381 ,共3页

    齐志泉%田英杰%徐志洁

    제지천%전영걸%서지길

    支持向量机(SVM)%核%混合遗传算法%LOO上界 支持嚮量機(SVM)%覈%混閤遺傳算法%LOO上界
    지지향량궤(SVM)%핵%혼합유전산법%LOO상계
    核函数中的参数选择是支持向量机中的一个很重要的问题,它直接影响模型的推广能力.通过最速下降法求LOO上界的极小点来确定核参数是一种新的核参数选择方法.由于该方法易陷入局部最优解,提出了一种基于混合遗传算法求解LOO上界极小点的核参数选择方法.实验证明,通过该方法选择出来的核参数能够提高分类精度,具有实用性.
    핵함수중적삼수선택시지지향량궤중적일개흔중요적문제,타직접영향모형적추엄능력.통과최속하강법구LOO상계적겁소점래학정핵삼수시일충신적핵삼수선택방법.유우해방법역함입국부최우해,제출료일충기우혼합유전산법구해LOO상계겁소점적핵삼수선택방법.실험증명,통과해방법선택출래적핵삼수능구제고분류정도,구유실용성.
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