基于类间距的径向基函数-支持向量机核参数评价方法分析

摘要：

分析了径向基函数(RBF)核参数γ对空间映射结果的影响,得出3条结论.在此基础上,找到了1种新的核参数评价方法,该方法通过计算特征空间中两类之间的平均距离( ICMD)来评价γ的优劣.文章分别从理论和实验两方面证明了ICMD最大值的存在性.为验证该方法的有效性,文中对7个样本集进行了两组参数选择实验:第一组实验通过ICMD找到最优核参数γ,再由10-折交叉验证得到最优惩罚因子C,称为“两步法”；第二组实验采用基于10-折交叉验证的网格搜索法进行参数选择.结果显示两种方法均选择出了适当的参数,但前者花费的时间比后者大大缩短,验证了ICMD方法的有效性.

关键词：人工智能、支持向量机、高斯核、核参数评价、参数选择

所属期刊栏目：33

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：“十一五”装备预研项目2009YY02

在线出版日期：2012-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：203-208