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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，有较高垢分类精度和很好的普适性。
支持向量机核函数及优化研究
【摘 要】
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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
【机 构】
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西南科技大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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兵工自动化
【发表日期】
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2007年10期
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