一種改進的支持向量機模式分類方法

支持向量機(Support Vector Machine,SVM)是在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種新的機器學(xué)習(xí)方法,已成為目前研究的熱點,并在模式識別領(lǐng)域有了廣泛的應(yīng)用.首先分析了支持向量機原理,隨后引入一種改進的徑向基核函數(shù),在此基礎(chǔ)上,提出了一種改進核函數(shù)的SVM模式分類方法.與基于IRIS數(shù)據(jù),進行了計算機仿真實驗,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,運算時間更短,更易于實時實現(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(國防科技大學(xué)四院空間信息技術(shù)研究所,長沙,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： V271.4 TN95  關(guān)鍵詞： 支持向量機   徑向基核函數(shù)   模糊k-近鄰   模式分類   模式識別   統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論  

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