基于RBF核的SVM核参数优化算法

来源 :新疆大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wecofe

【摘要】

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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TRBF核参数对SVM分类性能的影响，然后又

【作者】

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董国君哈力木拉提·买买提余辉

【机构】

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新疆大学信息科学与工程学院

【出处】

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新疆大学学报：自然科学版

【发表日期】

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2009年3期

【关键词】

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支持向量机 RBF核遗传算法 support vector machine rbf kernel genetic algorithm

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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TRBF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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