基于遗传算法的SVM参数选取

来源 :辽宁石油化工大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zhongtuo97

【摘要】

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支持向量机(SVM)是一种非常有前景的学习机器.然而在实际应用中,SVM的参数选取问题一直没有得到很好的解决,这在很大程度上限制了它的应用.为了能够自动地获得最佳参数,提出

【作者】

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杨旭纪玉波田雪

【机构】

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辽宁石油化工大学信息工程学院

【出处】

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辽宁石油化工大学学报

【发表日期】

：

2004年1期

【关键词】

：

支持向量机 SVM 参数选取遗传算法统计学习理论 Statistic learning theory Support vector machines Gen

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支持向量机(SVM)是一种非常有前景的学习机器.然而在实际应用中,SVM的参数选取问题一直没有得到很好的解决,这在很大程度上限制了它的应用.为了能够自动地获得最佳参数,提出了基于遗传算法的SVM参数选取方法.该方法首先通过分析SVM参数对其性能的影响来确定遗传算法的搜索区间,然后在该区间内对搜索的参数进行选取.将该文提出的方法应用于5个由R(a)tsch收集的标准模式库,实验结果表明由该方法所得参数确定的SVM具有较优的识别率和较简单的结构,即具有较佳的整体性能.

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