【摘 要】
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通常在支持向量机算法中核函数参数是事先选定好的,而最小VC维分类器的非线性约束规划问题中包含RBF核的参数,在算法执行中可以自适应地确定.综合复形调优法、罚函数法及梯度
【基金项目】
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江苏省自然科学基金（BK2004142）资助项目.
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通常在支持向量机算法中核函数参数是事先选定好的,而最小VC维分类器的非线性约束规划问题中包含RBF核的参数,在算法执行中可以自适应地确定.综合复形调优法、罚函数法及梯度法,提出了一种最小VC维分类器的实现方法.该实现方法在保证分类器有较高分类性能的前提下,可以以较快的速度处理较大的样本集.针对4个基准数据集,将该方法与SVMlight算法进行了比较,试验结果表明该最小VC维分类器的实现方法在分类精度与计算时间上都有一定的优势.
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