基于相似度量的核主成分序列极小化方法

• 作者: 于哲夫 贾传荧 路慧彪
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 矩阵相似度量 核主成分分析 序列极小化 遗传算法
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 196-198,202
• 分类号: TP182
• 字数: 3779字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.04.049

摘要

研究优化主成份序列分类精度,针对支持向量机在小样本情况下泛化能力差的问题,为提高训练的准确率,提出了一种基于相似度量的核主成分序列极小化方法,方法在进行核主成分分析时,使用混合核函数,权值和形式参数是通过遗传算法,以矩阵相似性度量作为适应度,优化求得的,得到最有利于分类的核主成分空间.使用序列极小化方法对主成分做进一步的选择,降低输入空间的维数,同时由于是线性的支持向量机,不会增加学习机的VC维,从而提高了小样本情况下分类的准确率.通过实验证明改进方法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	路慧彪	大连海事大学交通物流工程学院	27	97	5.0	9.0
2	贾传荧	大连海事大学航海学院	104	1391	22.0	31.0
3	于哲夫	大连海事大学航海学院	10	26	4.0	4.0