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基于混合核函数的SVM及其应用 总被引:12,自引:0,他引:12
支持向量机可以很好地应用于函数拟合中.其中核函数的选择尤其重要。由于普通核函数各有其利弊,为了得到学习能力和泛化性能都很强的核函数,文中采用了混合核函数,并将由其构造的支持向量机运用于函数拟合中,且与普通核函数构造的支持向量机的实验结果进行了比较。结果表明其性能明显优于由普通核函数构造的支持向量机。 相似文献
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支持向量机(SVM)建模的拟合精度和泛化能力取决于相关参数的选取,目前SVM中的参数的寻优一般只针对惩罚系数和核参数,而混合核函数的引入,使SVM增加了一个可调参数.针对混合核函数SVM的多参数选择问题,提出利用具有较强全局搜索能力的混沌粒子群(CPSO)优化算法对混合核函数SVM建模过程中的重要参数进行优化调整,每一... 相似文献
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用户建模是从用户偏好数据中建立用户偏好模型的过程,用户偏好数据具有系统运行初期的稀疏性和非线形的特点。支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)具有小样本学习、非线形处理的能力,是合适的用户建模工具。SVM的非线形处理能力主要依赖于核函数,采用不同的核函数进行建模对模型的预测效果有重大影响。本文重点研究核函数的选择对基于SVM建模方法的影响,从中选取了表现较优的小波核函数,构建性能突出的SVM进行用户建模。实验证明该建模方法可以有效地从小样本数据中学习用户偏好信息,建立反映用户真实偏好的用户模型。 相似文献
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黄瑜青 《计算机光盘软件与应用》2012,(2):147-148
核函数是SVM的关键技术,核函数的选择将影响着学习机器的学习能力和泛化能力。不同的核函数确定了不同的非线性变换和特征空间,选取不同核函数训练SVM就会得到不同的分类效果。本文提出了一种混合的核函数[1]Kmix=λKpoly+(1-λ)Krbf,从而兼并二项式核函数及径向基核函数的优势。实验证明选用混合核函数的支持向量机,与普通核函数构造的支持向量机的评估效果进行比较,混合核函数支持向量机具有较高的分类精度。 相似文献
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首先,讨论了支持向量回归(support vector regression,SVR)的基本原理.然后,从信息几何的角度分析了核函数的几何结构,通过共形变换(conformal transformation)构建与数据依赖(data-dependent)的核函数,使得特征空间在支持向量附近的体积元缩小,以改善SVR的机器性能.实验结果表明了方法的有效性. 相似文献
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一种支持向量机的混合核函数 总被引:2,自引:0,他引:2
核函数是支持向量机的核心,不同的核函数将产生不同的分类效果.由于普通核函数各有其利弊,为了得到学习能力和泛化能力较强的核函数,根据核函数的基本性质,两个核函数之和仍然是核函数,将局部核函数和全局核函数线性组合构成新的核函数--混合核函数.该核函数吸取了局部核函数和全局核函数的优点.利用混合核函数进行流程企业供应链预测实验,仿真结果验证了该核函数的有效性和正确性. 相似文献
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奉国和 《计算机工程与应用》2011,47(3):123-124
支持向量机(SVM)被证实在分类领域性能良好,但其分类性能受到核函数及参数影响。讨论核函数及参数对SVM分类性能的影响,并运用交叉验证与网格搜索法进行参数优化选择,为SVM分类核函数及参数选择提供借鉴。 相似文献
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基于核的支持向量机构造方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
核函数的选择是构造支持向量机的关键。通过研究当前机器学习领域3类主要核函数及其主要性质,派生出其他相关函数,同时引入其他一些更精密的核函数应用于SVM构造。得出SVM用于非线性分类器构造时,核函数的选择原.则。并以实例分析了核函数方法的计算性和泛化性,扩展了核函数的应用领域,使得SVM的构造方法更加丰富。 相似文献
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核函数的选择是构造支持向量机的关键.通过研究当前机器学习领域3类主要核函数及其主要性质,派生出其他相关函数,同时引入其他一些更精密的核函数应用于SVM构造.得出SVM用于非线性分类器构造时,核函数的选择原则.并以实例分析了核函数方法的计算性和泛化性,扩展了核函数的应用领域,使得SVM的构造方法更加丰富. 相似文献
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从基于样本学习的方法框架出发,该文提出了一种基于独立元分析和支持向量机的混合的学习方案,并用于人脸检测中。该方法通过独立元分析方法进行特征提取,然后采用SVM进行分类。该文做了大量的实验,以确定如独立元个数等参数问题对该分类器的影响,并与单独的支持矢量机方法、其它的人脸检测方法进行了比较分析。实验结果表明,该文的方法具有较好的检测效果,是一种很有效的方法。 相似文献
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以肝脏病人为例,提出将PSO-SVM分类模型用于识别肝病患者.针对单核函数SVM的局限性和改善SVM分类器的非线性处理能力和泛化能力的问题,提出将全局核函数和局部核函数结合的混合核函数应用到SVM模型建模中.然后通过PSO算法对SVM模型的参数寻优,最后利用混合核分类器对与肝功能相关的9种指标进行分类并识别初期肝病患者.该实验结果证明该模型对初期肝病患者的辨识有很好的准确率,可以为医生的诊断提供重要的辅助手段和对患者尤其是初期肝病患者及时发现、及时治疗. 相似文献