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      電子發(fā)燒友網>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>基于近鄰傳輸的粒度支持向量機學習算法

      基于近鄰傳輸的粒度支持向量機學習算法

      2021-04-12 | pdf | 4.63 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　傳統粒度支持向量機（GSVM模型可以有效提高攴持向量機（SⅥM的學習效率，但因其對初始粒劃參數比較敏感，粒中心的選取比較粗糙，會損失一定的泛化能力。提出一種基于近鄰傳輸的粒度支持向量機學習算法（ APG SVM）。首先在訓練數據上采用近鄰傳輸思想選取一組高質量的更具有代表性的粒中心加入到訓練集，再根據粒中樣本的混合度及粒中心到超平面的距離對訓練集進行優(yōu)化，生成最終訓練集，然后進行訓練，這樣可使GSⅥM具有更好的泛化能力。在UCⅠ標準數據集上的實驗結果表明，與傳統的粒度支持向量機相比，該算法分類效率有明顯提高，在幾個數據集上的正確率相對穩(wěn)定，獲得了較好的分類性能。

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