基于SVM的特征筛选方法及其若干应用

摘要：

对于拟合问题,传统的模式识别特征筛选方法以各特征量对训练数据拟合能力的贡献为取舍标准,未考虑经验风险最小化和结构风险最小化间的差别,不能获得预报能力最强的特征筛选结果.为此我们提出了结合支持向量回归法与留一法的特征筛选新算法,并将它试用于镍氢电池材料和氧化铝净溶出率两套实验数据集的特征筛选.

关键词：特征筛选、支持向量回归、留一法、预报能力

所属期刊栏目：19

分类号：O06-04

资助基金：国家自然科学基金50174038

在线出版日期：2004-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：703-705