支持向量机在柴油机尾气分析中的核模型选择

• 作者: 李国璋 高阳
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 支持向量机 尾气分析 核函数 柴油机 交叉确认法
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机软件及应用
• 页码范围: 114-118
• 分类号: TP312|TK428
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6199.2011.01.027

摘要

研究支持向量机(SVM)中常用核函数及其参数对分类效果的影响.在此基础上,联系柴油机尾气数据,应用交又确认法(CV)得到在该数据集下拥有不同常用核函数的SVM的最优参数,及在最优参数下SVM的三个性能指标,即对训练集的交叉确认准确率、对测试集的分类准确率和寻优时间.对比各性能指标,结果表明:对于柴油机尾气数据,径向基核函数模型所对应的训练集交叉确认准确率最高,而其测试集分类准确率最低;线性核函数模型的寻优时间最短.综合考虑SVM的学习能力、外推能力及寻优时间,决定选择线性核函数作为SVM在柴油机尾气分析中的核模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李国璋	军械工程学院一系	32	232	10.0	14.0
2	高阳	军械工程学院一系	5	3	1.0	1.0