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基于类间距判据的高斯过程分类模型核参数选择方法研究
1
作者
周亚同
贾朋朋
刘龙
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2012年第8期6-8,14,共4页
文中提出了一种基于类间距判据的高斯过程分类(GPC)模型核参数选择方法.将核参数作为自变量,类间距作为因变量,获得类间距随核参数变化的目标函数,然后采用共轭梯度法求取目标函数极值,最终获得核参数的最优值.实验表明,用DBTC作为判据...
文中提出了一种基于类间距判据的高斯过程分类(GPC)模型核参数选择方法.将核参数作为自变量,类间距作为因变量,获得类间距随核参数变化的目标函数,然后采用共轭梯度法求取目标函数极值,最终获得核参数的最优值.实验表明,用DBTC作为判据进行核参数选择,分类正确率与原有参数选择方法基本相当,但GPC模型在进行参数选择时的耗时大幅减少,因而模型训练速度得到大幅提升.
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关键词
类间距判据
高斯过程分类模型
核参数
共轭梯度法
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职称材料
题名
基于类间距判据的高斯过程分类模型核参数选择方法研究
1
作者
周亚同
贾朋朋
刘龙
机构
河北工业大学信息工程学院
西安理工大学自动化学院
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2012年第8期6-8,14,共4页
基金
国家自然科学基金(60972106)
中国博士后科学基金(20090450750)
+1 种基金
陕西省自然科学基金(2009JQ8007)
教育部博士点新任教师基金(20096118120011)
文摘
文中提出了一种基于类间距判据的高斯过程分类(GPC)模型核参数选择方法.将核参数作为自变量,类间距作为因变量,获得类间距随核参数变化的目标函数,然后采用共轭梯度法求取目标函数极值,最终获得核参数的最优值.实验表明,用DBTC作为判据进行核参数选择,分类正确率与原有参数选择方法基本相当,但GPC模型在进行参数选择时的耗时大幅减少,因而模型训练速度得到大幅提升.
关键词
类间距判据
高斯过程分类模型
核参数
共轭梯度法
Keywords
dbtc criterion
Gaussian process classification model
kernel parameter
conjugate gradient method
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于类间距判据的高斯过程分类模型核参数选择方法研究
周亚同
贾朋朋
刘龙
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2012
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