【摘 要】
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支撑矢量机是一种普遍适用的方法,已经广泛地用于模式识别、回归估计、函数逼近、密度估计等方面.该文在对支撑矢量机研究的基础上,分别研究了四种方法:1)提出了基于最小支撑
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支撑矢量机是一种普遍适用的方法,已经广泛地用于模式识别、回归估计、函数逼近、密度估计等方面.该文在对支撑矢量机研究的基础上,分别研究了四种方法:1)提出了基于最小支撑矢量集的SVM算法.通过减少支撑矢量集合中冗余矢量的方法来减少支撑矢量的规模,以获得较短的检测时间.2)研究了基于线性组合核的SVM算法.根据核函数的特性,引入半正定规划,把已知的几种核函数组合起来,以求得性能更佳的核函数.3)提出了基于遗传算法的SVM多参数选择算法.利用遗传算法的并行性和全局性,来调整核函数的参数,获得较精确的核形状.4)提出了基于免疫算子的SVM多参数选择算法.遗传算法在搜索时是盲目的,而免疫算子正能够避免盲目搜索,在提高精度的同时也大大减少了计算时间.理论分析和仿真实验证明了该文中方法的正确性和有效性.
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