参数自适应决策的多分辨率核支持向量分类器

• 作者: 张晔 胡正平
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量分类器 VC维数 多分辨率核 结构风险最小化原理
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 短文与研究通讯
• 页码范围: 712-715
• 页数: 4页
• 分类号: TN91
• 字数: 2524字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2006.05.023

摘要

为克服经典支持向量分类器(SVC)训练算法中参数的选择需要多次人工调整的缺陷,本文提出了基于多分辨率核的支持向量机参数自适应调节策略.首先通过分析非线性核映射的特征空间超平面的最小VC维数,提出了多分辨率核函数参数的自适应优化准则.然后通过迭代求解获得最优泛化能力的多分辨率核参数数值.多分辨率核函数方法保持了经典SVC训练算法结构风险最小化的原则,克服了经典SVC选择单一参数的缺陷.仿真实验结果表明本文提出的算法能够自适应的选择合适的核参数达到最优泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡正平	哈尔滨工业大学通信电子工程系图象信息处理研究所	160	1215	17.0	28.0
5	张晔	哈尔滨工业大学通信电子工程系图象信息处理研究所	108	943	17.0	25.0