【摘 要】
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针对支持向量机（SVM）分类器的模型选择问题,提出了一种基于特征空间的类别可分性度量（FCSM）准则,并将该准则用于优化多个高斯函数的线性组合系数.与核矩阵度量（FSM）准则相比,FCSM准
【机 构】
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上海交通大学图像处理与模式识别研究所
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针对支持向量机（SVM）分类器的模型选择问题,提出了一种基于特征空间的类别可分性度量（FCSM）准则,并将该准则用于优化多个高斯函数的线性组合系数.与核矩阵度量（FSM）准则相比,FCSM准则在核函数优化应用中的适用性更广,并且在优化效果上有更好的理论支持.实验结果表明,与交叉验证法、半径间隔误差（RM）界法以及基于FSM准则的优化方法相比,FCSM准则能从更大函数集范围优选出核函数,使SVM分类器获得更好的分类能力.
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