宋营军
- 作品数：2 被引量：0H指数：0
- 供职机构：山东师范大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：山东省教育厅科技计划项目山东省自然科学基金山东省优秀中青年科学家科研奖励基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于感知器的SVM自学习模型
- 2010年
- 提出了一种基于感知器的SVM分类模型(PSVM)。该模型在对分类器的训练中,引入感知器分类思想,其先利用SVM的核函数进行核计算,判断其分类性能,分类正确则不作任何修改,反之则转化成感知器分类问题。实验结果表明该模型不但能提高SVM的分类性能,而且还可以降低SVM分类性能对核函数及参数选择的依赖。
- 宋营军张化祥
- 关键词：支持向量机核函数感知器
- 基于核函数的错误分类样例研究
- 统计学习理论综合了机器学习、统计学习、及神经网络等方面的技术,通过利用结构风险最小化原则,在经验风险最小化的同时,有效地提高了算法的泛化能力,并且统计学习理论为机器学习中的小样本情况提供了有力的理论基础。
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- 宋营军
- 关键词：核函数支持向量机人工神经网络感知器差分进化算法
- 文献传递
