%0 Journal Article
%T 一类改进的埃尔米特核函数
%A 田萌？
%A 王文剑？
%J 计算机科学
%D 2014
%R 10.11896/j.issn.1002-137X.2014.05.050
%X 核函数及其参数的选择是决定支持向量机(supportvectormachine,svm)分类性能的关键。基于埃尔米特多项式,利用三角核函数构造并证明了一类改进的埃尔米特核函数——三角埃尔米特核函数。该类核函数含两个核参数,其中一个核参数可由样本点到样本均值的距离简单确定,而另一个核参数仅在自然数集中选取,从而简化了该类核函数的参数优化。在双螺线数据集、棋盘格数据集及7个uci数据集上的实验表明,该类核函数比常见的多项式核函数、高斯核函数及文献[6]提出的埃尔米特核函数有着更好的泛化性能和鲁棒性。
%K 支持向量机
%K 核选择
%K 埃尔米特多项式
%K 三角核函数
%U http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20140550&flag=1