本文从另外一个角度出发,提出了一种自适应调整支持向 量机惩罚参数的新方法来解决这一问题。 1支持向量机 支持向量机是结构风险最小化方法的近似实现,从线性可 分模式的情况来看,它的主要思想就是建立一个超平面作为决 策面,该决策面不但能够将所有训练样本正确分类,而且使训 ...
的粗糙惩罚法,它涉及三种参数:作为基函数系数的局部参数(local parameter),定义粗糙惩罚的全局参数(global parameter)以及定义数据光滑中光滑度的复杂参数(complexity parameter).参数级联(parame ter cascade)的思想是通过设定局部参数为全局参数的函数,全局参数为复杂参数的函数,分别使用三种不同的估计方法对这些参数进行...
支持向量机惩罚参数的自适应调整方法 维普资讯 http://www.cqvip.com
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期张伟,等:无参数自适应罚函数的高效代理模型优化设计方法1263 [19] 于可行域内,提高优化搜索效率;Bagheri等通过机过程,用来描述真实样本与趋势函数之间的偏 向Kriging模型引入噪声方差(noise variance)以及差。Kriging模型可以同时给出预测的均值和方差, 在EI函数中进行参考点控制的方式,提高约束由此发展了高效的约束EG...