混合核函数中权重求解方法

• 作者: 俞璐 王行甫
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 支持向量机 核函数 权重 特征距离
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 软件技术?算法
• 页码范围: 129-133
• 页数: 5页
• 字数: 3903字
• 语种: 中文

摘要

为了克服支持向量机(SVM)中单核函数的局限性，经常使用混合核函数做预测，但混合核函数中各函数权重难以确定。为解决该问题，提出了一种基于特征距离的权重求解方法。该方法首先利用支持向量机的几何意义，根据同类样本特征距离最小化和异类样本特征距离最大化原理，分析得出优化函数，然后对优化函数求解得出权重系数。实验结果表明，与传统的交叉验证法和PSO算法相比，该方法在保证预测精度的情况下，将计算时间减少了70%左右。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王行甫	中国科学技术大学计算机科学与技术学院	38	412	10.0	19.0
2	俞璐	中国科学技术大学计算机科学与技术学院	1	7	1.0	1.0