基于分段层近法的SMO参数选择

来源 :计算机与数字工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lygzzm

【摘要】

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传统的支撑向量机（SVM）训练速度非常慢,使用RBF核的序列最小优化（SMO）是有效的SVM改进算法.综合网格法和双线形法的优点,提出分段层近法选择参数惩罚因子C和核参数σ2.同时用来训

【作者】

：

徐素枚张歆奕

【机构】

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五邑大学信息学院

【出处】

：

计算机与数字工程

【发表日期】

：

2007年8期

【关键词】

：

支持向量机惩罚因子 RBF核序列最小优化参数选择 support vector machincs penalty parameter RBF kernel

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传统的支撑向量机（SVM）训练速度非常慢,使用RBF核的序列最小优化（SMO）是有效的SVM改进算法.综合网格法和双线形法的优点,提出分段层近法选择参数惩罚因子C和核参数σ2.同时用来训练二维数据,实验证明,SMO算法与传统的SVM算法都使用该法选定参数,在推广识别率方面为同一水平的情况下,运行速度有很大的提高.

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