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基于启发式遗传算法的SVM模型自动选择 被引量:18
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作者 郑春红 焦李成 丁爱玲 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期187-192,共6页
支撑矢量机(SVM)模型的自动选择是其实际应用的关键.常用的基于穷举搜索的留一法(LOO)很繁杂且效率很低.到目前为止,大多数的算法并不能有效地实现模型自动选择.本文利用实值编码的启发式遗传算法实现基于高斯核函数的SVM模型自动选择.... 支撑矢量机(SVM)模型的自动选择是其实际应用的关键.常用的基于穷举搜索的留一法(LOO)很繁杂且效率很低.到目前为止,大多数的算法并不能有效地实现模型自动选择.本文利用实值编码的启发式遗传算法实现基于高斯核函数的SVM模型自动选择.在重点分析了SVM超参数对其性能的影响和两种SVM性能估计的基础上,确定了合适的遗传算法适应度函数.人造数据及实际数据的仿真结果表明了所提方法的可行性和高效性. 展开更多
关键词 支撑矢量(svm) 模型选择 模型自动选择 遗传算法
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基于支撑矢量机的汉语方言辨识 被引量:5
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作者 顾明亮 夏玉果 张长水 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第29期210-213,共4页
统计学习理论证明,支撑矢量机是具有高分类能力和高推广性能的优秀分类器。但由于语音的动态时间属性,它很难直接应用到汉语方言辨识领域。论文利用高斯混合模型和语言模型提取等维的全局语言特征,成功解决了支撑矢量机难于直接处理动... 统计学习理论证明,支撑矢量机是具有高分类能力和高推广性能的优秀分类器。但由于语音的动态时间属性,它很难直接应用到汉语方言辨识领域。论文利用高斯混合模型和语言模型提取等维的全局语言特征,成功解决了支撑矢量机难于直接处理动态时间模式的困难,有效地增强了系统的分类能力。实验结果表明,支撑矢量机方法可以比直接用语言模型进行分类决策提高近20%的正确辨识率,比人工神经网络方法也可提高4%的正确辨识率。 展开更多
关键词 方言辨识 支撑矢量(svm) 高斯混合模型(GMM)
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