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基于Fisher判别准则和改进遗传算法的核函数参数优化研究

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摘要

核函数选择及其参数优化对提高支持向量机分类性能是极其重要的。本文针对支持向量机的故障分类器的核函数优化问题，提出了基于Fisher判别准则和改进遗传算法相结合的核函数参数优化算法来求解核函数参数最优值的全局解。实验结果表明．该算法能提高分类器的分类性能，具有算法简单、优化效率高等优点。

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来源
《科技与生活》 |2009年第21期|P.30-31|共2页
作者
陈丹玲; 柴树峰;
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作者单位

江西理工大学机电工程学院;

江西341000;

军事交通学院;

天津300161;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类人工智能理论;
关键词
支持向量机; 核函数; 故障分类器; 遗传算法;

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