基于遗传算法的SVM参数选取

• 作者: 杨旭 田雪 纪玉波
• 来源期刊: 辽宁石油化工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 统计学习理论 支持向量机 遗传算法 参数选取
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 54-58
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3983字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2004.01.016

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	纪玉波	辽宁石油化工大学信息工程学院	32	282	8.0	16.0
2	杨旭	辽宁石油化工大学信息工程学院	15	109	4.0	10.0
3	田雪	辽宁石油化工大学信息工程学院	3	86	2.0	3.0