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基于类间距判据的高斯过程分类模型核参数选择方法研究
引用本文:周亚同,贾朋朋,刘龙.基于类间距判据的高斯过程分类模型核参数选择方法研究[J].微电子学与计算机,2012,29(8):6-8,14.
作者姓名:周亚同  贾朋朋  刘龙
作者单位:1. 河北工业大学信息工程学院,天津,300401
2. 西安理工大学自动化学院,陕西西安,710048
基金项目:国家自然科学基金,中国博士后科学基金,陕西省自然科学基金,教育部博士点新任教师基金
摘    要:文中提出了一种基于类间距判据的高斯过程分类(GPC)模型核参数选择方法.将核参数作为自变量,类间距作为因变量,获得类间距随核参数变化的目标函数,然后采用共轭梯度法求取目标函数极值,最终获得核参数的最优值.实验表明,用DBTC作为判据进行核参数选择,分类正确率与原有参数选择方法基本相当,但GPC模型在进行参数选择时的耗时大幅减少,因而模型训练速度得到大幅提升.

关 键 词:类间距判据  高斯过程分类模型  核参数  共轭梯度法

Kernel Parameter Selection of Gaussian Process Classification Model Based on DBTC Criterion
ZHOU Ya-tong,JIA Peng-peng,LIU Long.Kernel Parameter Selection of Gaussian Process Classification Model Based on DBTC Criterion[J].Microelectronics & Computer,2012,29(8):6-8,14.
Authors:ZHOU Ya-tong  JIA Peng-peng  LIU Long
Affiliation:1 School of Information Engineering,Hebei University of Technology,Tianjin 300401,China; 2 School of Automation,Xi′an University of Technology,Xi′an 710048,China)
Abstract:This paper proposes a new kernel parameter selection method of GPC model based on DBTC criterion.After the kernel parameter is used as independent variable,and the DBTC is used as induced variable,we obtain object function that DBTC is varied with kernel parameter.Following that,conjugate gradient method is utilized to calculate the exterma of object function.Finally,the optimal value of kernel parameter is obtained.Experiments illustrates that the proposed method achieved comparable classification accuracy to traditional method.However,the time consuming in parameter section is sharply shortened.Consequently,the training speed of GPC model is improved.
Keywords:DBTC criterion  Gaussian process classification model  kernel parameter  conjugate gradient method
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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