基于多个混合核函数的SVM决策树算法设计

被引：17

作者：

薛欣

贺国平

机构：

[1] 山东科技大学信息科学与工程学院

来源：

关键词：

核函数; SVM决策树; 混合核函数;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

不同的核函数具有不同的特性,SVM决策树中每个子SVM面对的分类对象不同,选取的核函数及其参数也应该不同。通过调节混合核函数的参数形成不同的核函数,给出了一个用多个混合核函数训练SVM决策树的多类分类算法。仿真试验表明,该算法与只用一个核函数训练SVM决策树的算法相比,具有较高的分类精度。

引用

页码：142 / 144

页数：3

共 4 条

[1] 基于混合核函数的SVM及其应用 [J].

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[2] 基于多核支持向量机的概率密度估计方法 [J].

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[3] 组合核函数支持向量机在水中目标识别中的应用 [J].

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[4] 基于混合核函数PCR方法的工业过程软测量建模 [J].

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