مشاهده مشخصات مقاله
بهبود خطای دسته‌بندی ماشین بردار پشتیبان با استفاده از ترکیب خطی توابع هسته به وسیله الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات
|
نویسنده (ها) |
-
بابک افشین
-
بابک ناصر شریف
|
|
مربوط به کنفرانس |
هجدهمین کنفرانس ملی سالانه انجمن کامپیوتر ایران |
|
چکیده |
ماشین¬ بردار پشتیبان یکی از دسته¬بندهای شناخته شده است که برای دسته¬بندی الگوهای جدایی پذیر خطی و نیز برای الگوهایی که به صورت خطی جدایی پذیر نیستند، به کار می¬رود. در جداسازی الگوهای جدا ناپذیر به صورت خطی، از تابع هسته در ماشین بردار پشتیبان استفاده می¬شود که انتخاب مناسب نوع و پارامترهای تابع هسته تاثیر زیادی در دقت دسته¬بندی دارد. در این مقاله، تابع هسته به صورت یک ترکیب خطی از توابع هسته استاندارد و با استفاده از الگوریتم بهینه¬سازی ازدحام ذرات تخمین زده می¬شود. تابع برازندگی این الگوریتم در ایتجا خطای دسته¬بندی ماشین بردار پشتیبان است که باید کمینه شود. آزمایش¬ها بر روی دادگان انتخابی UCI، بیانگر کارایی تابع هسته پیشنهادی در مقایسه با توابع هسته استاندارد و نیز تابع هسته ترکیبی به دست آمده با استفاده از الگوریتم ژنتیک است. |
|
قیمت |
-
برای اعضای سایت : ۱٠٠,٠٠٠ ریال
-
برای دانشجویان عضو انجمن : ۲٠,٠٠٠ ریال
-
برای اعضای عادی انجمن : ۴٠,٠٠٠ ریال
|
خرید مقاله
|
|
.gif){kind=icon}