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智能拉普拉斯分类器
  • ISSN号:0529-6579
  • 期刊名称:《中山大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]广东商学院数学与计算科学学院,广东广州510320
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(10771220);教育部高等学校博士点科研基金资助项目(SRFDP-20070558043)
作者: 戴宏亮[1]
中文摘要:

针对拉普拉斯分类器的核参数选择问题,通过首先假设窗的三个估计中核参数取不同的值,然后运用智能遗传算法对核参数进行优选,得到一种新的分类器——智能拉普拉斯分类器。多个基准数据集上的实验结果证明,智能拉普拉斯分类器相对普通拉普拉斯分类器和支持向量机而言,具有较高的分类精度和稳定性,是一种有效的分类方法。

英文摘要:

Supposing the kernel parameters of the three Parzen window-based estimators are different and using intelligent genetic algorithm (IGA) to optimize these parameters, a novel classifier is developed the intelligent Laplacian classifier (TILC). The experimental results in several benchmark datasets indicate that the proposed TILC achieve higher classification accuracy and stable than the Laplacian classifier and standard support vector machine (SVM). Consequently, TILC provides a promising ahernative for classification.

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期刊信息
  • 《中山大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:中山大学
  • 主编:王建华
  • 地址:广州市新港西路135号
  • 邮编:510275
  • 邮箱:xuebaozr@mail.sysn.edu.cn
  • 电话:020-84111990
  • 国际标准刊号:ISSN:0529-6579
  • 国内统一刊号:ISSN:44-1241/N
  • 邮发代号:46-15
  • 获奖情况:
  • 全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优秀科技期...,广东省优秀科学技术期刊一等奖,《中文核心期刊要目总览》综合性科技类核心期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:18509