| 核极化的多核LSSVM及其在分类中的应用 |
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| 引用本文： | 刘文婧,陈肖洁.核极化的多核LSSVM及其在分类中的应用[J].机械设计与制造,2018(1):58-61. |
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| 作者姓名： | 刘文婧 陈肖洁 |
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| 作者单位： | 内蒙古科技大学机械工程学院; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(21366017);内蒙古科技大学科研启动项目(2014QDL024);内蒙古自然科学基金(2016MS0543) |
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| 摘 要： | 为了解决最小二乘支持向量机对于选择核函数盲目性的问题,将核度量标准核极化和多核学习引入最小二乘支持向量机中,提出了基于核极化的多核最小二乘支持向量机算法。算法首先利用核极化确定每个基本核函数的权系数,再根据多核学习原理组合多核函数,然后,建立多核最小二乘支持向量机模型,并进行模型的学习训练和预测。UCI数据上的试验结果表明,所提出的算法比SVM、最小二乘支持向量机和其他的多核学习方法具有更高的分类准确率。
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| 关 键 词： | 最小二乘支持向量机 核极化 多核学习 多分类 |
Least Squares Support Vector Machine with Multiple Kernels Based on Kernel Polarization and Its Application in Classification |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Least Squares Support Vector Machine Kernel Polarization Multiple Kernel Learning Multiclass |
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