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一种推广高斯核模型设计及其优化
1
作者
韩虎
任恩恩
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第30期72-73,86,共3页
支持向量机分类中,不同属性对分类的贡献往往不同,针对此问题,在核函数中引入属性权重,提出一种推广的高斯核模型,同时以最小化k-fold交叉验证误差为目标,采用粒子群算法进行推广高斯核的模型选择。最后通过UCI上标准数据集进行实验,证...
支持向量机分类中,不同属性对分类的贡献往往不同,针对此问题,在核函数中引入属性权重,提出一种推广的高斯核模型,同时以最小化k-fold交叉验证误差为目标,采用粒子群算法进行推广高斯核的模型选择。最后通过UCI上标准数据集进行实验,证实该方法能够有效提高支持向量机的推广能力。
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关键词
支持向量机
属性权重
推广高斯核
交叉验证
粒子群优化
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职称材料
题名
一种推广高斯核模型设计及其优化
1
作者
韩虎
任恩恩
机构
兰州交通大学数理与软件工程学院
兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第30期72-73,86,共3页
文摘
支持向量机分类中,不同属性对分类的贡献往往不同,针对此问题,在核函数中引入属性权重,提出一种推广的高斯核模型,同时以最小化k-fold交叉验证误差为目标,采用粒子群算法进行推广高斯核的模型选择。最后通过UCI上标准数据集进行实验,证实该方法能够有效提高支持向量机的推广能力。
关键词
支持向量机
属性权重
推广高斯核
交叉验证
粒子群优化
Keywords
support vector machine
feature weight
generalized Gaussian kernel
cross validation
particle swarm optimization
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
一种推广高斯核模型设计及其优化
韩虎
任恩恩
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008
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