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一种基于局部核校准的核评估标准 |
车小磊李向军沈华吴青松李子健唐丽君 |
江西省食品检验检测研究院南昌大学软件学院南昌大学管理学院南昌大学图书馆 |
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摘要 作为一种独立于具体分类算法的核函数评估标准,核极化中用核函数表示同类输入模式之间的相似性增大而异类输入模式之间的相似性减小,这将导致核极化值的增大。针对该标准未考虑同类输入模式的局部结构信息的保持性,导致限制异类数据可分性的自由度增强的问题,本文提出一种"局部化"的核函数评估标准,称为局部核校准。局部核校准是核极化的自然推广,它不仅能够保持同类输入模式之间的局部结构信息,相对于核极化方法它能够获更好保证数据的可分性。理论分析和UCI数据集上的比较实验均表明局部核校准是一种更好的核函数评估标准。
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关键词 :
核校准,
局部信息,
核函数,
支持向量机,
模式分类
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基金资助:国家自然科学基金资助项目(617620262,610601215); 江西省主要学科学术和技术带头人基金资助项目(20172BCB22030); 江西省重点研发计划基金资助项目(20171BBE50064,20161BBG70235,20111BBE5008); 江西省自然科学基金资助项目(20171BAB202027); 江西省教育厅科技计划基金资助项目(GJJ161387,YC2015-5035); |
[1] |
段文影饶泓段隆振马海亮. 基于IA参数寻优组合核的SVM文本分类研究[J]. 南昌大学学报(理科版), 2018, 42(3): 289-. |
[2] |
陈铭钧陶凌李富贵刘九畅. HHT在白细胞亚群分类算法中的应用[J]. 南昌大学学报(理科版), 2018, 42(1): 72-. |
[3] |
赖清衷卫声熊鹏文黄嘉诚任倩茹. 基于BP神经网络与多分类支持向量机的水质识别与分类[J]. 南昌大学学报(理科版), 2016, 40(06): 563-. |
[4] |
饶泓; 陈慧佳; 董晓睿. 基于三元矩阵的层次分析多分类模型[J]. 南昌大学学报(理科版), 2015, 39(04): 347-. |
[5] |
沈渊彬; 刘庆珍; 李友军; 苏申. 基于模糊组合权重的BA-SVM短期负荷预测[J]. 南昌大学学报(工科版), 2015, 37(03): 300-. |
[6] |
陆荣秀;杨辉;欧阳超明;朱璐闻; . 基于PCA-LS_SVM的镨\钕萃取过程元素组分含量预测[J]. 南昌大学学报(理科版), 2013, 37(06): 589-. |
[7] |
梁声灼;谢文修;李芒; . 一种改进的1-v-1 SVM多类分类算法[J]. 南昌大学学报(理科版), 2013, 37(03): 287-. |
[8] |
姜海燕; 杜民. 基于最小二乘支持向量机的纳米金免疫层析试条快速定量[J]. 南昌大学学报(工科版), 2012, 34(03): 283-. |
[9] |
林苏斌; 陈为. 基于支持向量机的热电偶高频磁场环境测温误差校正[J]. 南昌大学学报(工科版), 2012, 34(02): 183-. |
[10] |
徐敏; 袁建洲; 刘四新; 郭含. 基于支持向量机的短期风电功率预测[J]. 南昌大学学报(工科版), 2012, 34(02): 201-. |
[11] |
曾勍炜; 徐知海; 付爱英; 邓庚盛. 融合蚁群算法与支持向量机的网络流量预测[J]. 南昌大学学报(理科版), 2011, 35(04): 1-. |
[12] |
张亮; 吴根秀. 基于粗糙集和感知器的模式分类方法[J]. 南昌大学学报(理科版), 2009, 33(04): 1-. |
[13] |
白似雪; 刘华斌. 基于页面分块模型的PageRank算法研究[J]. 南昌大学学报(工科版), 2008, 30(02): 1-. |
[14] |
. 南昌大学学报(理科版)2007年总目次 [J]. 南昌大学学报(理科版), 2007, 31(06): 1-. |
[15] |
富坤; 富成科; 汪友华; 杨晓光. 基于支持向量机对种群特征回归分析的自适应遗传算法[J]. 南昌大学学报(理科版), 2007, 31(04): 1-. |
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