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径向基核函数在支撑向量机中应用最广,其参数取值直接影响着SVM分类器的性能.目前核函数参数选择广泛采用k-遍交叉验证法,该方法计算精度较高,但计算量很大.本文从径向基核函数构造的Gram矩阵的意义出发,定义了理想核函数所对应的Gram矩阵,并采用基于距离测度的方法确定其参数.通过对标准数据集进行实验表明,该方法计算精度与k-遍交叉验证法相当,而且计算量可以明显减少.为了进一步验证该方法的有效性,本文将其应用于中医舌色、苔色样本进行实验,实验结果也是令人满意的.
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