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摘要:
提出了一种基于粗网格与模式搜索相结合的支持向量机分类器模型参数优化方法,采用Jaakkola-Haussler误差上界作为模型选择的评价标准.以黎曼几何为理论依据,提出了一种新的保角变换,对核函数进行数据依赖性改进,进一步提高分类器泛化能力.在研究人工非线性分类问题的基础上,将该方法应用于手写相似汉字识别,实验结果表明分类精度得到了明显提高.
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文献信息
篇名 一种SVM分类器自动模型选择方法
来源期刊 北京科技大学学报 学科 工学
关键词 支持向量机 模型选择 黎曼几何 保角变换 汉字识别
年,卷(期) 2006,(1) 所属期刊栏目 过程控制
研究方向 页码范围 88-92
页数 5页 分类号 TP391.43
字数 3901字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-053X.2006.01.021
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨扬 北京科技大学信息工程学院 183 2049 21.0 36.0
2 封筠 北京科技大学信息工程学院 32 166 6.0 11.0
4 颉斌 北京科技大学信息工程学院 21 193 10.0 13.0
7 郝卫东 北京科技大学信息工程学院 7 23 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
模型选择
黎曼几何
保角变换
汉字识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工程科学学报
月刊
2095-9389
10-1297/TF
大16开
北京海淀区学院路30号
1955
chi
出版文献量(篇)
4988
总下载数(次)
18
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