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多尺度高斯核支持向量机算法
被引量:
4
1
作者
王建国
赵鹏飞
+2 位作者
张文兴
秦波
刘文婧
《机床与液压》
北大核心
2020年第20期5-8,共4页
针对支持向量机中单尺度高斯核算法存在局部风险的问题,提出一种基于核排列的多尺度高斯核算法。利用核排列这一度量标准来选择高斯核函数的尺度,并把多个弱分类器聚集成一个强分类器得到多尺度高斯核,从而构造支持向量机模型。利用UCI...
针对支持向量机中单尺度高斯核算法存在局部风险的问题,提出一种基于核排列的多尺度高斯核算法。利用核排列这一度量标准来选择高斯核函数的尺度,并把多个弱分类器聚集成一个强分类器得到多尺度高斯核,从而构造支持向量机模型。利用UCI数据集Iris Plants、 Wine Recognition等仿真实验结果表明:所提出的基于核排列的多尺度高斯核算法比传统的单尺度高斯核算法具有更高的分类准确率。
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关键词
支持向量机
核
排列
多尺度高斯核构造
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职称材料
题名
多尺度高斯核支持向量机算法
被引量:
4
1
作者
王建国
赵鹏飞
张文兴
秦波
刘文婧
机构
内蒙古科技大学机械工程学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2020年第20期5-8,共4页
基金
国家自然科学基金项目(51865045)
内蒙古自然科学基金重大项目(2018ZD06)
内蒙古自然科学基金项目(2016MS0543)。
文摘
针对支持向量机中单尺度高斯核算法存在局部风险的问题,提出一种基于核排列的多尺度高斯核算法。利用核排列这一度量标准来选择高斯核函数的尺度,并把多个弱分类器聚集成一个强分类器得到多尺度高斯核,从而构造支持向量机模型。利用UCI数据集Iris Plants、 Wine Recognition等仿真实验结果表明:所提出的基于核排列的多尺度高斯核算法比传统的单尺度高斯核算法具有更高的分类准确率。
关键词
支持向量机
核
排列
多尺度高斯核构造
Keywords
Support vector machine
Kernel target alignment
Multi-scale Gaussian kernel construction
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多尺度高斯核支持向量机算法
王建国
赵鹏飞
张文兴
秦波
刘文婧
《机床与液压》
北大核心
2020
4
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参考文献
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