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郭为民
作品数:
1
被引量:16
H指数:1
供职机构:
河南电力试验研究
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发文基金:
国家高技术研究发展计划
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
唐耀华
河南电力试验研究
高静怀
西安交通大学电子与信息工程学院
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2010
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基于核相似性差异最大化的支持向量机参数选择算法
被引量:16
2010年
针对支持向量机(SVM)参数选择问题,通过分析SVM近似网络模型及分类原理,提出一种基于核相似性差异最大化的高斯核参数快速选择算法(MSD).同时,将MSD算法与基于交叉验证的参数搜索算法相结合,构成一种复合SVM参数选择算法(MSD-GS),实现核参数与正则化参数的快速优选.UCI数据的仿真实验表明该算法具有参数选择准确、简便快速、无需数据先验知识等优点,参数选择效果甚至优于遍历式指数网格搜索算法.优选出的参数组合能够使SVM具有较高的泛化性能.
唐耀华
郭为民
高静怀
关键词:
参数选择
高斯核函数
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