[发明专利]一种支持向量机的最佳参数组合（C，σ）快速搜索方法在审
| 申请号： | 201710724607.8 | 申请日： | 2017-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN107480790A | 公开（公告）日： | 2017-12-15 |
| 发明（设计）人： | 马上;蒋生强;陈杰男;胡剑浩 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N99/00 | 分类号： | G06N99/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 四川力久律师事务所51221 | 代理人： | 张伟,王芸 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种支持向量机的最佳参数组合(C，σ)快速搜索方法，其中，根据折叠交叉验证参数n，对待训练数据进行n折叠交叉验证训练，并通过计算每份训练数据与其自身的点积，得到n个点积矩阵，并且在后续搜索最佳参数组合的训练过程中计算核函数时，直接将计算好的点积矩阵代入运算即可，从而避免出现点积||x‑z||2的重复计算而使算法训练时间过长。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 支持 向量 最佳 参数 组合 快速 搜索 方法 | ||
【主权项】：
一种支持向量机的最佳参数组合(C，σ)快速搜索方法，其特征在于，包括以下步骤，S1：读取训练系统参数、待训练数据以及所有参数组合；其中，所述训练系统参数包括折叠交叉验证次数n，所述待训练数据由两个单类训练数据构成，且每个单类训练数据的长度均为L，维度均为d；S2：根据所述折叠交叉验证参数n，对数据长度为2L的所述待训练数据进行n折叠交叉验证训练；其中，每份训练数据的长度为每份验证数据的长度为通过计算每份训练数据与其自身的点积，而得到n个VL*VL的点积矩阵；根据已得到的点积矩阵，计算出每个参数组合对应的n份核矩阵，再根据计算出的核矩阵，得到每个参数组合对应的训练结果，最后根据验证数据，验证每个参数组合对应的训练结果，得到每个参数组合的准确率；S3：将准确率最高的参数组合作为最佳训练参数组合。
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