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基于EDA-DP的LS-SVM参数优化选择
被引量：
3
1
作者
熊杨
肖怀铁
王伟
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第14期146-148,共3页
通过分析最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型的超参数选择对分类器的影响,提出一种采用多样性保持的分布估计算法(EDA-DP)优化选择LS-SVM模型参数的方法。使用基于EDA-DP的LS-SVM分类器模型对基准数据集和雷达目标高分辨距离像数据集进行...
通过分析最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型的超参数选择对分类器的影响,提出一种采用多样性保持的分布估计算法(EDA-DP)优化选择LS-SVM模型参数的方法。使用基于EDA-DP的LS-SVM分类器模型对基准数据集和雷达目标高分辨距离像数据集进行仿真实验,结果表明,该模型相比基于网格法的分类器模型,平均识别率分别提高了4.2%和1.76%,具有更好的分类性能和泛化能力。
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关键词
最小二乘支持向量机
模型参数优化选择
多样性保持的分布估计算法
目标识别
径向基函数
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职称材料
题名
基于EDA-DP的LS-SVM参数优化选择
被引量：
3
1
作者
熊杨
肖怀铁
王伟
机构
国防科学技术大学电子科学与工程学院
中国人民解放军
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第14期146-148,共3页
基金
国防科学技术大学重点实验室基金资助项目
文摘
通过分析最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型的超参数选择对分类器的影响,提出一种采用多样性保持的分布估计算法(EDA-DP)优化选择LS-SVM模型参数的方法。使用基于EDA-DP的LS-SVM分类器模型对基准数据集和雷达目标高分辨距离像数据集进行仿真实验,结果表明,该模型相比基于网格法的分类器模型,平均识别率分别提高了4.2%和1.76%,具有更好的分类性能和泛化能力。
关键词
最小二乘支持向量机
模型参数优化选择
多样性保持的分布估计算法
目标识别
径向基函数
Keywords
Least Squares Support Vector Machine（LS-SVM）
optimal selection of model parameters
estimation of distribution algorithm withdiversity preservation（eda-dp）
target recognition
Radial Basis Function（RBF）
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EDA-DP的LS-SVM参数优化选择
熊杨
肖怀铁
王伟
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
3
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