基于RBF核的SVM核参数优化算法

董国君; 哈力木拉提·买买提; 余辉

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基于RBF核的SVM核参数优化算法

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SVM是一种新型的机器学习方法,其分类性能的优劣主要受核函数及核参数的影响,国内外学者针对SVM核参数的选择已提出许多算法.本文首先分析了RBF核参数对SVM分类性能的影响,然后又对比分析了目前存在的几种基于RBF核的SVM核参数选择方法.通过实验.发现使用遗传算法选择核参数的SVM有比较快的搜索速度.

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来源
《新疆大学学报（自然科学版）》|2009年第3期|355-358,363|共5页
作者
董国君; 哈力木拉提·买买提; 余辉;
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作者单位

新疆大学,信息科学与工程学院,新疆,乌鲁木齐,830046;

新疆大学,信息科学与工程学院,新疆,乌鲁木齐,830046;

新疆大学,信息科学与工程学院,新疆,乌鲁木齐,830046;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
支持向冒机; RBF核; 遗传算法;

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