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一类新的球面核函数的构造 被引量：4

Constructing a New Spherical Kernel Function
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摘要 核方法是当前机器学习、模式识别和数据挖掘的重要方法,核函数的构造是应用核方法的关键.首先分析了核函数的基本性质,然后从理论上构造了一个新的球面核函数,并结合仿真实验进一步说明了该球面核函数的性质.理论分析和实验结果阐明了所提出的球面核函数的合理性和有效性.
作者 廖士中 贾磊
机构地区 天津大学计算机科学与技术学院
出处 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第z2期398-402,共5页 Journal of Computer Research and Development
基金 国家自然科学基金项目(60678049) 天津市应用基础研究计划基金项目(07JCYBJC14600)
关键词 核方法 核函数 特征映射 支持向量机
分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 相关文献

参考文献9

  • 1[1]J Shawe-Taylor,N Cristianini.Kernel Methods for Pattern Analysis.Beijing:China Machine Press,2005
  • 2[2]V Vapnik.The Nature of Statistical Learning Theory.Berlin:Springer-Verlag,1995
  • 3[3]J C Burges.A tutorial on support vector machine for pattern recognition.Data Mining and Knowledge Discovery,1998,2(2):121-167
  • 4张 莉,周伟达,焦李成.一类新的支撑矢量机核[J].软件学报,2002,13(4):713-718. 被引量：13
  • 5[5]S Amari,S Wu.Improving support vector machine classifier by modifying kernel function.Neural Networks,1999,12(6):783-789
  • 6[6]C Soares,P B Brazdil,P Kuba.A meta-learning method to select the kernel width in support vector regression.Machine Learning,2004,54(33):195-209
  • 7[7]O Chapelle,V Vapnik.Model selection for support vector machines.In:Advances in Neural Information Processing Systems.Cambridge,MA:MIT Press,2000.230-236
  • 8[8]N Cristianini,C Chapelle,J Shawe-Taylor.Dynamically adapting kernels in support vector machines.In:Advances in Neural Information Processing Systems.Cambridge,MA:MIT Press,1998.204-210
  • 9[9]O Chapelle,V Vapnik,O Bousquet,et al.Choosing multiple parameters for support vector machines.Machine Learning,2002,46(11):131-159

二级参考文献6

  • 1吴佑寿,赵明生,丁晓青.一种激励函数可调的新人工神经网络及应用[J].中国科学（E辑）,1997,27(1):55-60. 被引量：26
  • 2Vapnik,V.The Nature of Statistical Learning Theory.New York: Springer-Verlag,1995.
  • 3Cortes,C.,Vapnik,V.Support vector networks.Machine Learning,1995,20:273～297.
  • 4Burges,C.J.C.Geometry and invariance in kernel based methods.In: Sch?lkopf,B.,Burges,C.J.C.,Smola,J.,eds.Advance in Kernel Methods--Support Vector Learning.Cambridge,MA: MIT Press,1999.89～116.
  • 5K?nig,H.Eigenvalue Distribution of Compact Operator.Basel: Birkh?user,1986.
  • 6Wu,You-shou,Zhao,Ming-sheng,Ding,Xiao-qing.A new kind of ANN based on active function and its application.Science in China (Series E),1997,27(1):55～60 (in Chinese).

共引文献12

同被引文献67

  • 1刘向东,骆斌,陈兆乾.支持向量机最优模型选择的研究[J].计算机研究与发展,2005,42(4):576-581. 被引量：48
  • 2Vapnik V N. The Nature of Statistical Learning Theory [M]. Berlin, Springer, 1998: 493-520.
  • 3Wang W J, Men C Q, Lu V Z. Online prediction model based on support vector machine [J]. Neurocornpuring , 2008, 71(4/5/6): 550-558.
  • 4Yao J T. A ten year review of granular computing [C] /1Proc of 2007 IEEE Int Conf on Granular Computing (GrC2007). Los Alamitos, CA: IEEE Computer Society, 2007, 734-739.
  • 5Tang Y C. Granular support vector machines based on granular computing, soft computing and statistical learning [J]. Atlanta: College of Arts and Sciences, Georgia State University, 2006.
  • 6O'l11a E, Freund R, Girosi F. Training support vector machines: An application to face detection [C] /lProc of IEEE Computer Society Conf on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPRI 997). Los Alamitos, CA, IEEE Computer Society, 1997: 130-136.
  • 7John C P. Fast Training of Support Vector Machines Using Sequential Minimal Optimization [MJ // Advances in Kernel Methods-Support Vector Learning. Cambridge: MIT Press, 1999: 185-20.
  • 8Chang C C, Lin C J. LIBSVM-A library for support vector machines [EB/OL]. (2005) [2011-01-01]. http://www. csie, ntu. edu. tw/-cjlin/libsvm.
  • 9Tang Y C, j in B, Zhang Y Q. Granular support vector machines with association rules mining for protein homology prediction [J]. Artificial Intelligence in Medicine, 2005, 35 (1): 121-134.
  • 10Zhang X G. Using class-center vectors to build support vector machines [C] //Proc of Neural Networks for Signal Processing IX (NNSP1999). Piscataway, NJ: IEEE, 1999: 3-11.

引证文献4

二级引证文献20

计算机研究与发展
2007年 第z2期

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