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摘要:
支持向量机采用核函数来实现从原输入空间到一个高维空间的非线性映射,而由于普通核函数各有其利弊,为了得到学习能力和泛化性能都很强的核函数,研究了2种支持向量机核函数:全局核函数(线性核函数)和局部核函数(RBF核函数),提出了组合核函数的支持向量机。与普通核函数构造的支持向量机进行了比较实验。结果表明,组合核函数的支持向量机性能明显优于由普通核函数构造的支持向量机。
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文献信息
篇名 基于混合核函数的支持向量机
来源期刊 重庆理工大学学报:自然科学 学科 工学
关键词 支持向量机 混合核函数 局部核函数 全局核函数
年,卷(期) 2011,(10) 所属期刊栏目 信息·计算机
研究方向 页码范围 66-70
页数 分类号 TP18
字数 3207字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-8425-B.2011.10.014
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 魏延 重庆师范大学计算机与信息科学学院 44 283 10.0 15.0
2 邬啸 重庆师范大学计算机与信息科学学院 4 101 3.0 4.0
3 吴瑕 重庆师范大学计算机与信息科学学院 2 89 2.0 2.0
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研究主题发展历程
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支持向量机
混合核函数
局部核函数
全局核函数
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期刊影响力
重庆理工大学学报(自然科学版)
月刊
1674-8425
50-1205/T
重庆市九龙坡区杨家坪
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