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郭为民

作品数：1 被引量：16H指数：1
供职机构：河南电力试验研究更多>>
发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇支持向量机参...
  • 1篇最大化
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇核函数
  • 1篇高斯
  • 1篇高斯核
  • 1篇高斯核函数
  • 1篇SVM
  • 1篇参数选择

机构

  • 1篇西安交通大学
  • 1篇河南电力试验...

作者

  • 1篇高静怀
  • 1篇唐耀华
  • 1篇郭为民

传媒

  • 1篇模式识别与人...

年份

  • 1篇2010
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于核相似性差异最大化的支持向量机参数选择算法被引量：16
2010年
针对支持向量机(SVM)参数选择问题,通过分析SVM近似网络模型及分类原理,提出一种基于核相似性差异最大化的高斯核参数快速选择算法(MSD).同时,将MSD算法与基于交叉验证的参数搜索算法相结合,构成一种复合SVM参数选择算法(MSD-GS),实现核参数与正则化参数的快速优选.UCI数据的仿真实验表明该算法具有参数选择准确、简便快速、无需数据先验知识等优点,参数选择效果甚至优于遍历式指数网格搜索算法.优选出的参数组合能够使SVM具有较高的泛化性能.
唐耀华郭为民高静怀
关键词：参数选择高斯核函数
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共1页<1>
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