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支持向量机回归的参数选择方法
引用本文:闫国华,朱永生.支持向量机回归的参数选择方法[J].计算机工程,2009,35(14):218-220.
作者姓名:闫国华  朱永生
作者单位:西安交通大学机械工程学院,西安,710049
基金项目:国家自然科学基金,国家高技术研究发展计划(863计划) 
摘    要:综合4种支持向量机回归的参数选择方法的优点,提出一种对训练样本进行分析并直接确定参数的方法。在标准测试数据集上的试验证明,该方法与传统网格搜索法相比,在时间和预测精度方面取得了更好的结果,可以较好地解决支持向量机在实际应用中参数难以选择、消耗时间长的问题。

关 键 词:支持向量机  回归  参数选择
修稿时间: 

Parameters Selection Method for Support Vector Machine Regression
YAN Guo-hua,ZHU Yong-sheng.Parameters Selection Method for Support Vector Machine Regression[J].Computer Engineering,2009,35(14):218-220.
Authors:YAN Guo-hua  ZHU Yong-sheng
Affiliation:School of Mechanical Engineering;Xi'an Jiaotong University;Xi'an 710049
Abstract:By combining several parameters selection approaches of Support Vector Machine(SVM),this paper proposes a method that defines parameters directly by analyzing training samples.Experimental results based on several standard test data sets show that the method achieves better prediction accuracy and consumes less time compared to traditional grid search methods.It provides one way to deal with the problem of selecting parameters and time consuming in application of SVM.
Keywords:Support Vector Machine(SVM)  regression  parameters selection
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