基于遗传算法的核函数可调SOM方法

作     者：陈俊 彭雅琴 宫宁生 CHEN Jun;PENG Ya-qin;GONG Ning-sheng

作者机构：南京工业大学信息科学与工程学院江苏南京210009 南京航空航天大学信息科学与工程学院江苏南京210016 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2009年第30卷第1期

页      码：188-190页

摘      要：自组织映射(SOM)算法是一种无导师学习方法,当学习样本分布呈多态形式,具有高度非线性时,该算法显示出较差的鲁棒性和可靠性。基于核函数的学习是通过核函数实现一个从低维输入空间到高维特征空间的映射,从而使输入空间中复杂的样本结构在特征空间中变得简单。但是针对不同的数据集,各种核函数的分类效果不同,所以核函数选择是问题依赖的。采用核函数可调的方法,基于SOM网络结构,通过学习,采用遗传算法(GA)调整系数,能得到比单个核函数分类效果更好的结果。

主 题 词：自组织映射 无导师 核函数 可调 遗传算法 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2009.01.075

馆 藏 号：203137218...