C4.5是决策树的经典算法 C4.5 归纳学习是完全自动的学 习算法，所需要做的是选取有用的特征，构建实例数据库供它学习-C4.5 decision tree is the classic C4.5 inductive learning algorithm is completely automatic learning algorithm, what needs to be done is to select useful features, build databases for i

因其核函数的良好性态,RBF核SVM(RBF-SVM)在实际应用中表现出良好的学习性能,但是RBF核函数中的参数对SVM的性能起决定性作用.阐述了RBF-SVM的性能随着变化而变化的规律,并将RBF-SVM引入自动羽绒识别系统中.根据自动羽绒识别系统的实际需求和RBF-SVM的性能变化规律,论述了本系统中参数的选取依据和选取过程,并且给出了的相关曲线变化图.通过研究,最后得到适合本系统的识别模型,从而提高了系统的总体识别率.同时,也验证了RBF-SVM的良好特性和其受参数的约束规律.

自适应GA
SVM 参数选择算法研究Param eter selection algorithm for support vector machines based on adaptive genetic algorithm 支持向量机是一种非常有前景的学习机器, 它的回归算法已经成功地用于解决非线性函数的逼近问题. 但 是, SVM 参数的选择大多数是凭经验选取, 这种方法依赖于使用者的水平, 这样不仅不能获得最佳的函数逼近效果, 而且采用人工的方法选择 SVM 参数比较浪费