【摘 要】
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为提高支持向量机(SVM)算法的分类精度,本文基于SVM分类算法工作原理,提出一种新的样本权值设置方法,并将SVM最大分类间隔因素引入蚁群算法(ACO)中,实现了优化的混合加权核函
【机 构】
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北京工业大学 未来网络科技高精尖创新中心,北京,100124
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为提高支持向量机(SVM)算法的分类精度,本文基于SVM分类算法工作原理,提出一种新的样本权值设置方法,并将SVM最大分类间隔因素引入蚁群算法(ACO)中,实现了优化的混合加权核函数选取.首先,依据最大分类间隔决定SVM分类模型潜在分类能力这一原理,基于样本对最大分类间隔的不同贡献自适应地为其设置权值.然后,将SVM最大分类间隔因素引入ACO搜索算法的参数设置中,对混合加权核函数方案进行确定.本文算法从提高SVM分类模型分类确定性的角度出发,实现了训练样本权值、核函数以及其相应系数的自适应设置、选取.最终,本文方法用于一系列有针对性的笔迹验证实验,实验结果证明用本文方法学习所得SVM分类模型对后续待检测样本具有更高分类精度.
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