支持向量机核函数选择研究与仿真

• 作者: 梁礼明 钟震 陈召阳
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 核函数 样本分布 先验信息 能量熵
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 1135-1141
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 5514字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2015.06.015

摘要

支持向量机是一种基于核的学习方法,核函数选取对支持向量机性能有着重要的影响,如何有效地进行核函数选择是支持向量机研究领域的一个重要问题.目前大多数核选择方法不考虑数据的分布特征,没有充分利用隐含在数据中的先验信息.为此,引入能量熵概念,借助超球体描述和核函数蕴藏的度量特征,提出一种基于样本分布能量熵的支持向量机核函数选择方法,以提高SVM学习能力和泛化能力.数值实例仿真验证表明了该方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁礼明	江西理工大学电气工程与自动化学院	93	415	9.0	17.0
2	陈召阳	江西理工大学电气工程与自动化学院	4	74	1.0	4.0
3	钟震	江西理工大学电气工程与自动化学院	2	73	1.0	2.0