一種改進(jìn)的支持向量機(jī)模式分類方法

支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)是在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,已成為目前研究的熱點(diǎn),并在模式識(shí)別領(lǐng)域有了廣泛的應(yīng)用.首先分析了支持向量機(jī)原理,隨后引入一種改進(jìn)的徑向基核函數(shù),在此基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)核函數(shù)的SVM模式分類方法.與基于IRIS數(shù)據(jù),進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn),與基干模糊k-近鄰的模式分類仿真結(jié)果比較,結(jié)果表明改進(jìn)的SVM方法分類性能比模糊k-近鄰算法(Fuzzy k-Nearest Neighbor,FKNN)的分類性能更好,運(yùn)算時(shí)間更短,更易于實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn).

作 者： 姜斌 和湘 孫月光 黎湘 JIANG Bin HE Xiang SUN Yue-guang LI Xiang   作者單位： 姜斌,黎湘,JIANG Bin,LI Xiang(國(guó)防科技大學(xué)四院空間信息技術(shù)研究所,長(zhǎng)沙,410073)

和湘,孫月光,HE Xiang,SUN Yue-guang(通信指揮學(xué)院,武漢,430010) 

刊 名： 電光與控制  ISTIC PKU 英文刊名： ELECTRONICS OPTICS & CONTROL  年，卷(期)： 2007 14(4)  分類號(hào)： V271.4 TN95  關(guān)鍵詞： 支持向量機(jī)   徑向基核函數(shù)   模糊k-近鄰   模式分類   模式識(shí)別   統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論  

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