| 基于核函数原型和自适应遗传算法的SVM模型选择方法 |
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| 引用本文： | 陈刚,王宏琦,孙显.基于核函数原型和自适应遗传算法的SVM模型选择方法[J].中国科学院研究生院学报,2012,29(1):62-69. |
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| 作者姓名： | 陈刚 王宏琦 孙显 |
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| 作者单位： | 中国科学院电子学研究所空间信息处理与应用系统技术重点实验室,北京,100190 |
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| 摘 要： | 针对现有SVM模型选择方法中人为指定核函数类型导致SVM模型性能难以达到最优的问题,提出了核函数原型的概念,并在此基础上提出一种基于核函数原型和自适应遗传算法的SVM模型选择方法.该方法针对具体问题选择最优的核函数,有效地提高了SVM模型的性能;同时该方法通过动态调整遗传算法的控制参数,提高了SVM模型选择方法的稳定性.在5个标准SVM数据集和遥感图像上的实验证明了该方法的有效性和稳定性.
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| 关 键 词： | 支持向量机 自适应遗传算法 模型选择 场景分类 遥感图像 |
Model selection for SVM classification based on kernel prototype and adaptive genetic algorithm |
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| CHEN Gang
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WANG Hong-Qi
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SUN Xian.Model selection for SVM classification based on kernel prototype and adaptive genetic algorithm[J].Journal of the Graduate School of the Chinese Academy of Sciences,2012,29(1):62-69. |
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| Authors: | CHEN Gang WANG Hong-Qi SUN Xian |
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