多尺度高斯核支持向量机算法

摘要：

针对支持向量机中单尺度高斯核算法存在局部风险的问题,提出一种基于核排列的多尺度高斯核算法.利用核排列这一度量标准来选择高斯核函数的尺度,并把多个弱分类器聚集成一个强分类器得到多尺度高斯核,从而构造支持向量机模型.利用UCI数据集Iris Plants、Wine Recognition等仿真实验结果表明:所提出的基于核排列的多尺度高斯核算法比传统的单尺度高斯核算法具有更高的分类准确率.

关键词：支持向量机、核排列、多尺度高斯核构造

所属期刊栏目：48

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目;内蒙古自然科学基金重大项目;内蒙古自然科学基金项目

在线出版日期：2021-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：5-8