计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2011年
4期
196-198,202
,共4页
矩阵相似度量%核主成分分析%序列极小化%遗传算法
矩陣相似度量%覈主成分分析%序列極小化%遺傳算法
구진상사도량%핵주성분분석%서렬겁소화%유전산법
研究优化主成份序列分类精度,针对支持向量机在小样本情况下泛化能力差的问题,为提高训练的准确率,提出了一种基于相似度量的核主成分序列极小化方法,方法在进行核主成分分析时,使用混合核函数,权值和形式参数是通过遗传算法,以矩阵相似性度量作为适应度,优化求得的,得到最有利于分类的核主成分空间.使用序列极小化方法对主成分做进一步的选择,降低输入空间的维数,同时由于是线性的支持向量机,不会增加学习机的VC维,从而提高了小样本情况下分类的准确率.通过实验证明改进方法是有效的.
研究優化主成份序列分類精度,針對支持嚮量機在小樣本情況下汎化能力差的問題,為提高訓練的準確率,提齣瞭一種基于相似度量的覈主成分序列極小化方法,方法在進行覈主成分分析時,使用混閤覈函數,權值和形式參數是通過遺傳算法,以矩陣相似性度量作為適應度,優化求得的,得到最有利于分類的覈主成分空間.使用序列極小化方法對主成分做進一步的選擇,降低輸入空間的維數,同時由于是線性的支持嚮量機,不會增加學習機的VC維,從而提高瞭小樣本情況下分類的準確率.通過實驗證明改進方法是有效的.
연구우화주성빈서렬분류정도,침대지지향량궤재소양본정황하범화능력차적문제,위제고훈련적준학솔,제출료일충기우상사도량적핵주성분서렬겁소화방법,방법재진행핵주성분분석시,사용혼합핵함수,권치화형식삼수시통과유전산법,이구진상사성도량작위괄응도,우화구득적,득도최유리우분류적핵주성분공간.사용서렬겁소화방법대주성분주진일보적선택,강저수입공간적유수,동시유우시선성적지지향량궤,불회증가학습궤적VC유,종이제고료소양본정황하분류적준학솔.통과실험증명개진방법시유효적.
