基于支持向量机自适应核的改进算法

摘要：

支持向量机是在一个向量空间中依靠样本集中的训练向量获取两个样本集之间最优边界的方法.针对支持向量机中基于高斯核的动态自适应核进行了分析,并将传统算法进行改进,通过对点到平面的距离z<,1>的调整,对中间变量a<,1>的细致讨论,以及对迭代停止条件的控制,得到了适合手写体汉字识别系统的新的自适应核算法,并通过其在手写体汉字识别中的实验,验证了新的自适应算法在识别率、泛化误差边界最小化和核参数选择方面的有效性.算法使得在大的核参数空间中没有额外代价的探索变的可行.

关键词：支持向量机、自适应核、核参数、分类、汉字识别

所属期刊栏目：29

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2009-02-06（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：6073-6075,6111