基于类间距判据的高斯过程分类模型核参数选择方法研究

周亚同; 贾朋朋; 刘龙

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基于类间距判据的高斯过程分类模型核参数选择方法研究

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文中提出了一种基于类间距判据的高斯过程分类(GPC)模型核参数选择方法.将核参数作为自变量,类间距作为因变量,获得类间距随核参数变化的目标函数,然后采用共轭梯度法求取目标函数极值,最终获得核参数的最优值.实验表明,用DBTC作为判据进行核参数选择,分类正确率与原有参数选择方法基本相当,但GPC模型在进行参数选择时的耗时大幅减少,因而模型训练速度得到大幅提升.

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来源
《微电子学与计算机》|2012年第8期|6-8|共4页
作者
周亚同; 贾朋朋; 刘龙;
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作者单位

河北工业大学信息工程学院;

西安理工大学自动化学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
类间距判据; 高斯过程分类模型; 核参数; 共轭梯度法;

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