基于类间距的径向基函数-支持向量机核参数评价方法分析

• 作者: 姚军 宋小杉 罗建华 蒋晓瑜
• 来源期刊: 兵工学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 支持向量机 高斯核 核参数评价 参数选择
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 页码范围: 203-208
• 分类号: TP181
• 字数: 4548字
• 语种: 中文

摘要

分析了径向基函数(RBF)核参数γ对空间映射结果的影响,得出3条结论.在此基础上,找到了1种新的核参数评价方法,该方法通过计算特征空间中两类之间的平均距离( ICMD)来评价γ的优劣.文章分别从理论和实验两方面证明了ICMD最大值的存在性.为验证该方法的有效性,文中对7个样本集进行了两组参数选择实验:第一组实验通过ICMD找到最优核参数γ,再由10-折交叉验证得到最优惩罚因子C,称为“两步法”；第二组实验采用基于10-折交叉验证的网格搜索法进行参数选择.结果显示两种方法均选择出了适当的参数,但前者花费的时间比后者大大缩短,验证了ICMD方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋晓瑜	装甲兵工程学院控制工程系	65	485	12.0	19.0
2	宋小杉	装甲兵工程学院控制工程系	5	69	4.0	5.0
3	姚军	装甲兵工程学院控制工程系	15	184	9.0	13.0
4	罗建华	装甲兵工程学院科研部	29	136	6.0	9.0