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支持向量机（SVM）的推广能力依赖于核函数形式及核参数和惩罚因子的选取,即模型选择.在分析参数对分类器识别精度的影响基础上,提出了基于遗传算法和经验误差最小化的支持向量机参数选择方法.在13个UC I数据集上的实验表明了本文算法的正确性与有效性,且具有良好的推广性能.
基于遗传算法与经验误差最小化的SVM模型选择方法
【摘 要】
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支持向量机（SVM）的推广能力依赖于核函数形式及核参数和惩罚因子的选取,即模型选择.在分析参数对分类器识别精度的影响基础上,提出了基于遗传算法和经验误差最小化的支持向量机
【机 构】
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南京师范大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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南京师范大学学报(工程技术版)
【发表日期】
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2009年2期
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