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江西省自然科学基金(20114BAB211021)

作品数：2 被引量：57H指数：2
相关作者：汪廷华陈峻婷赵东岩张琼更多>>
相关机构：赣南师范大学北京大学更多>>
发文基金：江西省自然科学基金江西省教育厅科技计划项目国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 1篇多核
  • 1篇多核学习
  • 1篇多类分类
  • 1篇极化
  • 1篇核方法
  • 1篇核函数
  • 1篇RBF核
  • 1篇参数选择

机构

  • 2篇赣南师范大学
  • 1篇北京大学

作者

  • 2篇汪廷华
  • 1篇张琼
  • 1篇赵东岩
  • 1篇陈峻婷

传媒

  • 1篇北京大学学报...
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 2篇2012
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
核函数的选择研究综述被引量：54
2012年
核方法是解决非线性模式分析问题的一种有效方法,是当前机器学习领域的一个研究热点。核函数是影响核方法性能的关键因素,以支持向量机作为核函数的载体,从核函数的构造、核函数中参数的选择、多核学习3个角度对核函数的选择的研究现状及其进展情况进行了系统地概述,并指出根据特定应用领域选择核函数、设计有效的核函数度量标准和拓宽核函数选择的研究范围是其中3个值得进一步研究的方向。
汪廷华陈峻婷
关键词：核函数支持向量机核方法多核学习
多类核极化及其在多宽度RBF核参数选择中的应用被引量：3
2012年
针对多类支持向量机的模型选择问题,提出一种适用于多分类问题的核函数度量标准,称为多类核极化。进一步地,提出了基于优化该标准的多宽度RBF核的参数选择算法。与传统的基于k-折交叉验证的穷举搜索方法相比,该算法利用基于梯度的搜索技术自动实现模型选择,克服了传统方法的经验性强、计算量大的不足。UCI数据集上的实验结果验证了多类核极化与多参数模型选择算法的有效性。
汪廷华赵东岩张琼
关键词：支持向量机多类分类
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