支持向量机中的核参数选择问题

摘要：

核函数中的参数选择是支持向量机中的一个很重要的问题,它直接影响模型的推广能力.通过最速下降法求LOO上界的极小点来确定核参数是一种新的核参数选择方法.由于该方法易陷入局部最优解,提出了一种基于混合遗传算法求解LOO上界极小点的核参数选择方法.实验证明,通过该方法选择出来的核参数能够提高分类精度,具有实用性.

关键词： 支持向量机 混合遗传算法 LOO上界 核函数

作者: 齐志泉 田英杰 徐志洁

作者单位: 中国农业大学,理学院,北京,100083 中国农业大学,经济管理学院,北京,100083

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十六届中国过程控制学术年会暨第四届全国故障诊断与安全性学术会议

会议地点: 山东济南

会议语种:中文

页码: 379-381

在线出版日期: 2005-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）