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摘要:
为了提高支持向量机分类效果、学习能力和外推能力,分析了两种支持向量机的核函数:K型核函数和logistic核函数,构造出一种新的混合核函数的支持向量机,并且对其性能进行了理论分析.把构造出的混合核函数支持向量机与常用核函数构造的向量机应用到二维数据分类与图片分类中进行实验对比.二维数据点和图片分类的实验结果表明,混合核函数的支持向量机的分类效果、学习能力和外推能力,明显优于常用核函数构造的支持向量机.
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文献信息
篇名 一种混合核函数的支持向量机
来源期刊 微型机与应用 学科 工学
关键词 K型核函数 logistic型核函数 混合核函数
年,卷(期) 2017,(11) 所属期刊栏目 软件与算法
研究方向 页码范围 19-22
页数 4页 分类号 TP181
字数 2815字 语种 中文
DOI 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.11.006
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 刘高辉 西安理工大学自动化与信息工程学院 37 161 7.0 9.0
2 杨星 西安理工大学自动化与信息工程学院 1 14 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
K型核函数
logistic型核函数
混合核函数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
信息技术与网络安全
月刊
2096-5133
10-1543/TP
大16开
北京市海淀区清华东路25号(北京927信箱)
82-417
1982
chi
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