非均衡数据目标识别中SVM模型多参数优化选择方法
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TP183

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国家自然科学基金,重点实验室基金?


SVM MODEL OPTIMAL MULTI-PARAMETER SELECTION METHOD FOR IMBALANCED DATA TARGET RECOGNITION
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    摘要:

    提出了非均衡数据目标识别中SVM模型多参数优化选择方法.首先从理论上分析了SVM模型多参数选择的内涵和必要性,针对非均衡数据的分类识别,基于F测度提出了能全面反映识别性能的多参数优化选择准则.在多参数选择过程中,利用遗传算法进行模型多参数并行优化选择.提出的方法能够寻找模型多参数的全局最优解,避免陷入梯度法常出现的局部最优解情况,同时能够克服传统方法中根据经验选择SVM单参数模型时计算量太大的不足.采用国际通用的标准数据集和雷达目标HRRP数据集进行了仿真实验,实验结果表明,该方法能够得到模型多参数的全局最优值,由此确定的SVM模型分类器性能有较大提高.

    Abstract:

    SVM model optimal multi-parameter selection method for imbalanced data recognition was proposed.First,the connotation and necessity of SVM model multi-parameter selection were theoretically analyzed.Then,a multi-parameter selection criterion based on F-measure was given,which can represent the recognition performance completely.The genetic algorithm was used in search of optimization of multi-parameter in parallel parameter optimal selection.The proposed method can get the global optimal solutions of SVM mo...

    参考文献
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    引证文献
引用本文

郭雷,肖怀铁,付强.非均衡数据目标识别中SVM模型多参数优化选择方法[J].红外与毫米波学报,2009,28(2):]. GUO Lei, XIAO Huai-Tie, FU Qiang. SVM MODEL OPTIMAL MULTI-PARAMETER SELECTION METHOD FOR IMBALANCED DATA TARGET RECOGNITION[J]. J. Infrared Millim. Waves,2009,28(2).]

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