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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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3 篇 工学
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主题

3 篇 svm classifier
3 篇 kernel function ...
3 篇 regularization p...
3 篇 support vectors
3 篇 kernel function ...
1 篇 parzen classifie...
1 篇 classification t...
1 篇 knn classifier
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机构

3 篇 ryazan state rad...

作者

3 篇 demidova liliya
2 篇 sokolova yulia
1 篇 egin maksim

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3 篇 英文

检索条件"主题词=kernel function parameters"

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Improving the Accuracy of the SVM Classification using the Parzen Classifier 7

Improving the Accuracy of the SVM Classification using the P...

引用

7th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO)

作者： Demidova, Liliya Egin, Maksim Ryazan State Radio Engn Univ Gagarin Str 59-1 Ryazan 390005 Russia

ISBN: (纸本)9781538656839

In this paper the data classification technique, implying the consistent application of the SVM and Parzen classifiers, has been suggested. The Parzen classifier allows improving the accuracy of the data classification on the basis of the SVM classifier. The Parzen classifier is applied for data of subareas near the hyperplane dividing the classes. These subareas are determined experimentally for the concrete dataset. The recommendations on the use of the Parzen classifier near the hyperplane dividing the classes have been provided. The examples of application of the offered technique for the solving the data classification problem have been given.

关键词： SVM classifier support vectors kernel function type kernel function parameters regularization parameter Parzen classifier

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A Novel SVM-kNN Technique for Data Classification 6

A Novel SVM-kNN Technique for Data Classification

引用

6th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO)

作者： Demidova, Liliya Sokolova, Yulia Ryazan State Radio Engn Univ Gagarin Str 59-1 Ryazan 390005 Russia

ISBN: (纸本)9781509067428

In this paper the data classification technique, implying the consistent application of the SVM and kNN classifiers in the respective determined experimentally subareas of the characteristics space has been suggested. The recommendations on the use of the kNN classifier near the hyperplane dividing the classes have been provided. The examples of application of the offered technique for the problem of data classification have been given.

关键词： SVM classifier support vectors kernel function type kernel function parameters regularization parameter kNN classifier classification technique

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Two-Level Intellectual Classifier Based on the SVM Algorithm 6

Two-Level Intellectual Classifier Based on the SVM Algorithm

引用

6th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO)

作者： Demidova, Liliya Sokolova, Yulia Ryazan State Radio Engn Univ Gagarin Str 59-1 Ryazan 390005 Russia

ISBN: (纸本)9781509067428

In this paper the two-level intellectual classifier based on the SVM algorithm has been offered. This classifier works as the group of the SVM classifiers at the first level and as the final SVM classifier on the base of the modified PSO algorithm at the second level. Herewith, we use the original experimental dataset to develop the different SVM classifiers at the first level, and the new dataset, containing only supports vectors of the SVM classifiers of the first level, to develop the final SVM classifier on the base of the modified PSO algorithm at the second level. The results of experimental studies confirm the efficiency of the offered two-level intellectual classifier.

关键词： SVM classifier support vectors kernel function type kernel function parameters regularization parameter particle swarm optimization algorithm

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