基于粒度核的支持向量机学习算法

摘要：

将粒度计算理论与支持向量机(Suapport Vector Machine,SVM)进行有效的融合,建立了一种粒度核支持向量机学习算法,称为GKSVM(Granular Kernel support VectorMachine)算法。通过构造粒度核,使得GKSVM算法可以在传统的SVM学习框架下求解。GKSVM算法用有效信息粒代替传统的数据点进行训练,可大大地提高支持向量机的训练效率,同时获得满意的泛化能力。

关键词： 支持向量机 粒度核 KGSVM算法 有效信息粒 学习算法

作者: 郭虎升 王文剑 张鑫

作者单位: 山西大学计算机与信息技术学院 太原 030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室 太原 030006

会议类型: 国内会议

会议名称: 第九届中国Rough集与软计算、第三届中国Web智能、第三届中国粒计算联合会议(CRSSC-CWI-CGrC’2009)

会议地点: 石家庄

会议语种:中文

页码: 95-97,155

在线出版日期: 2009-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）