| 基于极分解下的混合核函数及改进 |
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| 引用本文： | 业巧林,业宁,张训华.基于极分解下的混合核函数及改进[J].模式识别与人工智能,2009,22(3). |
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| 作者姓名： | 业巧林 业宁 张训华 |
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| 作者单位： | 南京林业大学,信息科学与技术学院,南京,210037 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，江苏省自然科学基金，江苏省研究生科技创新基金 |
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| 摘 要： | 利用矩阵能极分解生成一个对称半正定矩阵的特性,本文对RBF核进行极分解,并结合全局多项式核,构造一个性能较好的混合核函数.然后对该混合核设定两个权值,使之达到较好的性能.在UCI数据库中的数据集上进行实验,采用基于极分解下的混合核,来与RBF核进行比较.结果表明,使用混合核的SVM,其支持向量的个数少、分类错误低,并有较好的训练速度.还进一步发现,在大多数据集上,该混合核有效抑制了局部核函数RBF所引起的预测输出波动.
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| 关 键 词： | 支持向量机(SVM) 混合核函数 极分解 局部核 |
Extremum Decomposition Based Mixtures of Kernels and Its Improvement |
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| YE Qiao-Lin,YE Ning,ZHANG Xun-Hua.Extremum Decomposition Based Mixtures of Kernels and Its Improvement[J].Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2009,22(3). |
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| Authors: | YE Qiao-Lin YE Ning ZHANG Xun-Hua |
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