【摘 要】
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使用RBF核的SVM(支持向量机)被广泛应用于模式识别中。此类SVM的模型选择取决于两个参数，其一是惩罚因子C，其二是核参数σ^2。该文使用了网格搜索和双线性搜索两种方法进行参数
【机 构】
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清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展规划项目资助(编号:G199803050703);国家自然科学基金资助(编号:60272019)
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使用RBF核的SVM(支持向量机)被广泛应用于模式识别中。此类SVM的模型选择取决于两个参数，其一是惩罚因子C，其二是核参数σ^2。该文使用了网格搜索和双线性搜索两种方法进行参数选择，并将两者的优点综合。应用于脱机手写体英文字符识别。实验在NIST数据集上进行了验证，对搜索效率和推广识别率进行了比较。实验结果还表明使用最优参数的SVM在识别率上比使用ANN(人工神经元网络)的分类器有较大提高。
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