Linear Combination of Kernels Using Genetic Algorithm for Improvement of Support Vector Machine Classification Error

سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 850

فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

IPRIA01_156

تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1393

چکیده مقاله:

Support Vector Machine (SVM), is a powerful machine learning technique widely used for regression and classification. As a classifier, we can use SVM as a linearclassifier or kernel based classifier. In case of kernel based classification, the type of kernel function and its parametersaffect significantly on classification accuracy. In this paper, wepropose a method based on genetic algorithm to obtain a suitable kernel function based on linear combination ofconventional kernel functions. We use classification error as our genetic algorithm fitness function in order to minimize it.We evaluate the proposed approach using UCI dataset. Results show that this nonlinear combination can improve SVM true classification rate

نویسندگان

Babak Afshin

Department of Computer and Electrical Engineering Islamic Azad University, Qazvin, Iran

Babak Nasersharif

Electrical and Computer Engineering Department, K.N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • سراران 16 تا 18 اسفند (1391 هه هه ...
  • _ (تا 18 اسفند (1391 هه هه ...
  • B.E. Boser, I. Guyon, and V. Vapnik, " A Training ...
  • V. Vapnik, "The Nature of Statisticat Learning Theory", Springer Verlag, ...
  • C.W. Hsu, C.C. Chang and C.J. Lin. " A Practicat ...
  • O and maximun nunber of generations _ 1OO. ...
  • The First Iranian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis ...
  • B. Scholkopf and A. J. Smola, "Learning with Kernels Support ...
  • J. Shawe-Taylor and N. Cristianini, "Kernel Methods for Pattern Analysis", ...
  • G.F. Smits, and E.M. Jordan, "Improved SVM Regression using Mixtures ...
  • J. H. Holland, "Adaptation in Natural and Artificiat Systems", Ann ...
  • J.E. Baker, "Reducing Bias and Inefficiency in the Selection Algorithm", ...
  • Y. X. Su, B. Y. Duan, C. H. Zheng, "Genetic ...
  • S. Hettich, C.L. Blake and C. Merz, UCI Repository of ...
  • A.T. Quang, Q.L. Zhang, X. Li, " Evolving Support Vector ...
  • Y.Y. Meng, "Parameters Selection of Hybrid Kernel Based on GA", ...
  • T. Howley & M.G. Madden, _ The Genetic Kernel Support ...
  • K. Sullivan, S. Luke, "Evolving Kernels for Support Vector Machine ...
  • D.J. Montana, "Strongly Typed Genetic Programming", Evolutionary Computation, pp 199-230, ...
  • نمایش کامل مراجع