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中央高校基本科研业务费专项资金(YZDJ1105)

作品数：1 被引量：7H指数：1
相关作者：刘飚陈春萍李洋封化民更多>>
相关机构：西安电子科技大学北京邮电大学北京电子科技学院更多>>
发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

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篇梯度下降
  • 1篇梯度下降算法
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇核函数
  • 1篇SVM参数
  • 1篇FISHER...

机构

  • 1篇北京邮电大学
  • 1篇北京电子科技...
  • 1篇西安电子科技...

作者

  • 1篇封化民
  • 1篇李洋
  • 1篇陈春萍
  • 1篇刘飚

传媒

  • 1篇山东大学学报...

年份

  • 1篇2012
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于Fisher准则的SVM参数选择算法被引量：7
2012年
支持向量机(support vector machine,SVM)分类性能主要受到SVM模型选择(包括核函数的选择和参数的选取)的影响,目前SVM模型参数选择的方法并不能较好地确定模型参数。为此基于Fisher准则提出了SVM参数选择算法。该算法利用样本在特征空间中的类别间的线性可分离性,结合梯度下降算法进行参数寻优,并基于Matlab实现选择算法。实验结果表明参数选择算法既提高了SVM训练性能,又大大减少了训练时间。
刘飚陈春萍封化民李洋
关键词：核函数支持向量机FISHER准则梯度下降算法
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