基于傅立叶核与径向基核的支持向量机性能之比较

林茂六; 陈春雨

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支持向量机(SVMs)是由Vapnik提出的一种建立在统计学习理论上的新方法。这种方法被深入地研究并广泛应用在诸如分类和回归问题上。由于其基于结构风险最小化的机理,因此相对于其他的经典方法有着更好的泛化特性,其中核函数的选择对支持向量机的性能有着很大的影响。深入地研究了基于傅立叶核函数的支持向量机的特性,得出在某些特殊的情况下,基于傅立叶核函数的支持向量机的性能要好于基于RBF核的支持向量机。最后的仿真对其进行了比较验证。

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来源
《重庆邮电大学学报：自然科学版》 |2005年第6期|647-650|共4页
作者
林茂六; 陈春雨;
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作者单位

哈尔滨工业大学电子与通信工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数字信号处理;
关键词
支持向量机; 函数回归; 傅立叶核函数; 径向基核函数;

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