支持向量机核函数选择与仿真研究

支持向量机核函数选择与仿真研究

崔寅生

【期刊名称】《电脑迷》 【年(卷),期】2018(000)002

【摘要】支持向量机是一种基于核的学习方法,核函数选取对支持向量机性能有着重要的影响,如何有效地进行核函数选择是支持向量机研究领域的一个重要问题.目前大多数核选择方法不考虑数据的分布特征,没有充分利用隐含在数据中的先验信息.为此,引入能量熵概念,借助超球体描述和核函数蕴藏的度量特征,提出一种基于样本分布能量熵的支持向量机核函数选择方法,以提高SVM学习能力和泛化能力.数值实例仿真验证表明了该方法的可行性和有效性. 【总页数】1页(218)

【关键词】支持向量机;核函数;样本分布;先验信息;能量熵 【作者】崔寅生

【作者单位】贵阳学院 网络中心 贵州 贵阳 550005 【正文语种】中文 【中图分类】 【相关文献】

1.支持向量机核函数选择研究与仿真 [J], 梁礼明; 钟震; 陈召阳

2.支持向量机的核函数及其参数选择对大坝监控模型预测精度的影响 [C], 范振东; 傅兆庆; 杜传阳; 陈敏; 张毅

3.关于支持向量机核函数中参数选择的研究 [J], 王丽; 范玉妹; 吴娟 4.对支持向量机几种常用核函数和参数选择的比较研究 [J], 周奇

5.基于核空间类间平均距的径向基函数—支持向量机特征选择算法 [J], 黄应清; 赵锴; 蒋晓瑜

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