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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。
一种推广高斯核模型设计及其优化
【摘 要】
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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
【机 构】
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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】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2008年30期
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