一种推广高斯核模型设计及其优化

摘要：

支持向量机分类中,不同属性对分类的贡献往往不同,针对此问题,在核函数中引入属性权重,提出一种推广的高斯核模型,同时以最小化k-fold交叉验证误差为目标,采用粒子群算法进行推广高斯核的模型选择.最后通过UCI上标准数据集进行实验,证实该方法能够有效提高支持向量机的推广能力.

关键词：支持向量机、属性权重、推广高斯核、交叉验证、粒子群优化

所属期刊栏目：44

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2009-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：72-73,86