支持向量机的研究

• 作者: 任丽晔 关秀丽 王静
• 来源期刊: 长春大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 支持向量机 核函数 模式识别
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 数理科学
• 页码范围: 1595-1598
• 页数: 4页
• 分类号: O24
• 字数: 2457字
• 语种: 中文

摘要

支持向量机可以引入特征变换将原空间的非线性问题转化为新空间的线性问题。本文在论述支持向量机模型创建的基础上，着重对核函数的选取及参数的确定进行了研究，通过实验数据表明，文中创建的组合核函数，在人体下肢动作模式识别中，有较高的识别率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	关秀丽	长春大学电子信息工程学院	22	60	4.0	7.0
2	任丽晔	长春大学电子信息工程学院	28	70	5.0	7.0