基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对多类支持向量机的模型选择问题,提出一种适用于多分类问题的核函数度量标准,称为多类核极化.进一步地,提出了基于优化该标准的多宽度RBF核的参数选择算法.与传统的基于k-折交叉验证的穷举搜索方法相比,该算法利用基于梯度的搜索技术自动实现模型选择,克服了传统方法的经验性强、计算量大的不足.UCI数据集上的实验结果验证了多类核极化与多参数模型选择算法的有效性.
推荐文章
基于加权多宽度高斯核函数的聚类算法
加权多宽度高斯核
聚类
SVC
高斯核
基于加权多宽度高斯核函数的聚类算法
加权多宽度高斯核
聚类
SVC
高斯核
支持向量分类和多宽度高斯核
支持向量机
多宽度高斯核
多参数模型选择
误差界
基于一种新的核聚类方法生成RBF核的支持向量机
核聚类
支持向量机
径向基函数
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 多类核极化及其在多宽度RBF核参数选择中的应用
来源期刊 北京大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 多宽度RBF核 多类核极化 模型选择 支持向量机 多类分类
年,卷(期) 2012,(5) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 727-731
页数 5页 分类号 TP181
字数 4643字 语种 中文
DOI
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 赵东岩 北京大学计算机科学技术研究所 19 115 7.0 10.0
2 张琼 赣南师范学院现代教育技术中心 7 25 3.0 5.0
3 汪廷华 北京大学计算机科学技术研究所 10 167 4.0 10.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (36)
共引文献  (40)
参考文献  (11)
节点文献
引证文献  (8)
同被引文献  (5)
二级引证文献  (0)
1980(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2002(8)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(6)
2003(9)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(7)
2004(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2005(8)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(7)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2007(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2008(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2009(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2010(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2011(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2012(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2014(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2016(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2017(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2018(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
多宽度RBF核
多类核极化
模型选择
支持向量机
多类分类
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
北京大学学报(自然科学版)
双月刊
0479-8023
11-2442/N
16开
北京海淀北京大学校内
2-89
1955
chi
出版文献量(篇)
3152
总下载数(次)
8
总被引数(次)
52842
相关基金
江西省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangxi Province
官方网址:http://www.jxstc.gov.cn/ReadNews.asp?NewsID=861
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导