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题名基于遗传算法的支撑向量机的特征选取
被引量：2
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作者
许建强
李高平
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机构
华东师范大学计算机科学与技术系
上海中山医院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第24期1-2,182,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(30271250)
上海市高等学校青年科学基金资助项目(03HQ20)
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文摘
提出了一种支撑向量机(SVM)的特征提取方法,该方法使得所提取的特征向量能最小化SVM推广性的界,同时设计了一种有效的遗传算法来实现该方法。模拟数据和心电信号等识别问题的实验结果验证了该方法的有效性。
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关键词
特征选取
支撑向量机
推广性的界
遗传算法
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Keywords
Feature selection
Support vector machines(SVM)
Generalization bounds
Genetic algorithm
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名支持向量机核函数及优化研究
被引量：3
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作者
罗婷婷
范太华
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机构
西南科技大学计算机科学与技术学院
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出处
《兵工自动化》
2007年第10期34-35,48,共3页
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文摘
基于支持向量机的推广能力,提出选择核函数的依据。若训练样本总数一定,可采取减少支持向量数的原则减小分类错误率的产生,而减少支持向量的数量取决于核函数的选择。通过增大二次项系数的绝对值提高分类精度。实验验证改进后的核函数符合Vapnik的有关分类器推广性理论,有较高的分类精度和很好的普适性。
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关键词
支持向量机
推广性的界
多项式核函数
高斯分布
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Keywords
SVM
Boundary of ability of spread
Polynomial kernel function
Guass distributing
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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