博士科研启动基金(4041-410002)
- 作品数：6 被引量：14H指数：4
- 相关作者：张瑞王文剑孙芳玲张亚丹张立伟更多>>
- 相关机构：山东理工大学山西大学华南理工大学更多>>
- 发文基金：博士科研启动基金国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 同伦支持向量机
- 2016年
- 支持向量机(SVM)作为一种新颖的人工智能技术,已越来越广泛地运用于各个学科领域。同伦正则化方法也是近几年新兴的一种正则化方法,在数理方程反问题中得到了广泛的应用。将同伦正则化的思想应用到支持向量机中,建立了一种新的支持向量机模型,并对最常用的核函数——高斯核进行了修改。与传统的正则化方法相比,新模型最大的优点就是正则化参数的取值范围由无限区间变成了有限区间(0,1),从而大大缩短了正则化参数的优化时间。
- 姜进超张瑞
- 关键词：支持向量机高斯核
- 基于支持向量机分类问题的勒让德核函数被引量：8
- 2012年
- 基于勒让德正交多项式,提出了一类新的核函数——勒让德核函数。在双螺旋集和标准UCI数据集上的实验表明,在鲁棒性与泛化性能方面,该核函数比常用的核函数(多项式核、高斯径向基核等)具有更好的表现,而且其参数仅在自然数中取值,能大大缩短参数优化时间。
- 张瑞王文剑张亚丹孙芳玲
- 关键词：支持向量机核函数
- 一类新的基于拉盖尔正交多项式的核函数被引量：4
- 2012年
- 基于拉盖尔正交多项式,提出了广义的拉盖尔多项式,由此建立了一类新的核函数—拉盖尔核函数。在双螺旋集和标准UCI数据集上的实验表明,该核函数比常用的核函数(多项式核、高斯径向基核等)具有更强的鲁棒性与更好的泛化性能,而且该核函数的参数仅在自然数中取值,能大大缩短参数优化时间。
- 张瑞王文剑王嘉琦王玉娇
- 关键词：支持向量机核函数
