【摘 要】
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针对水质评估因子的模糊性和非线性特征,且水质样本小类(如高污染水质类)因样本量少而容易导致误分的问题,深入研究了支持向量机(SVM)这一善于解决非线性问题的智能模型,设计了一种多宽度复合高斯核的支持向量机模型.该模型通过多个复合高斯核扩大和控制核函数宽度,以此扩大样本间欧氏距离与差异,以解决小类的误分问题.运用MATLAB平台对2017年全国98个重点断面水质周报数据进行算法对比实验,结果证实多宽度核评估模型较好地提升了SVM的分类精度,对水质分类问题是可行有效的,对其他小样本分类问题也有一定的借鉴作用.
【机 构】
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湖北经济学院信息与通信工程学院,湖北 武汉 430205
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针对水质评估因子的模糊性和非线性特征,且水质样本小类(如高污染水质类)因样本量少而容易导致误分的问题,深入研究了支持向量机(SVM)这一善于解决非线性问题的智能模型,设计了一种多宽度复合高斯核的支持向量机模型.该模型通过多个复合高斯核扩大和控制核函数宽度,以此扩大样本间欧氏距离与差异,以解决小类的误分问题.运用MATLAB平台对2017年全国98个重点断面水质周报数据进行算法对比实验,结果证实多宽度核评估模型较好地提升了SVM的分类精度,对水质分类问题是可行有效的,对其他小样本分类问题也有一定的借鉴作用.
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