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摘要:
针对基于径向基核函数(RBF)的支持向量机(SVM)超参数选择问题,提出了一种基于差分方程的新算法--伪梯度动态步长算法.该算法根据径向基核函数的特点提出由训练集的空间特性确定的核参数搜索范围,并采用对数刻度表示搜索空间;利用参数空间中SVM在两个临近点的分类精度的变化估计参数的搜索方向,并且随着搜索方向的变化动态调整搜索步长,从而实现较快的搜索.通过与Grid和PSO方法的对比实验,表明该算法具有良好的性能.
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文献信息
篇名 用于RBF-SVM参数搜索的伪梯度动态步长算法
来源期刊 电子科技大学学报 学科 工学
关键词 动态步长 梯度 超参数 支持向量机
年,卷(期) 2010,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 523-527,555
页数 分类号 TP181
字数 4603字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.010
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
动态步长
梯度
超参数
支持向量机
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
电子科技大学学报
双月刊
1001-0548
51-1207/T
大16开
成都市成华区建设北路二段四号
62-34
1959
chi
出版文献量(篇)
4185
总下载数(次)
13
总被引数(次)
36111
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
陕西省自然科学基金
英文译名:Natural Science Basic Research Plan in Shaanxi Province of China
官方网址:
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导