文献类型：期刊文章

作　　者：林升梁[1] 刘志[2]

机构地区：[1]浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州310032 [2]浙江工业大学软件学院,浙江杭州310032

出　　处：《浙江工业大学学报》

年　　份：2007

卷　　号：35

期　　号：2

起止页码：163-167

语　　种：中文

收录情况：AJ、CAS、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：由于SVM在各个领域中得到越来越广泛的应用，而决定SVM性能的因素是核函数的选取。其中，RBF核函数是应用最广泛的核函数，且有两个参数：惩罚因子C和核参数γ，因此，希望能找，到最优化参数组（C，γ）使SVM具有最好推广性．首先提出了用E=lw/n代替留一法来评估SVM的推广性，它的优点是速度快、准确性高；然后，分析参数C和γ对SVM性能的影响，由此将问题归结在一个小的“好区”内选取最优参数组（C，γ）；最后，分别用穷举法和下文所提出的方法进行比较，得出在“好区”内用Cγ=C（常数）来确定最优化参数同样能得到很好的推广性，而且速度上比穷举法快的多，此方法，具有一定的实际应用价值。

关 键 词：支持向量机 RBF核参数  惩罚因子C  推广识别率  

分 类 号：TP181]