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自适应GA-SVM参数选择算法研究
自适应GA-SVM参数选择算法研究
作者:
刘胜
李妍妍
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
机器学习
支持向量机
支持向量机回归
自适应遗传算法
非线性系统辨识
摘要:
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参数比较浪费时间,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的SVM参数,提出了基于自适应遗传算法的SVM参数选取方法.该方法根据适应度值自动调整交叉概率和变异概率,减少了遗传算法的收敛时间并且提高了遗传算法的精度,从而确保了SVM参数选择的准确性.将该方法应用于船用锅炉汽包水位系统建模,仿真结果表明由该方法所得的SVM具有较简单的结构和较好的泛化能力,仿真精度高,具有一定的理论推广意义.
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文献信息
篇名
自适应GA-SVM参数选择算法研究
来源期刊
哈尔滨工程大学学报
学科
工学
关键词
机器学习
支持向量机
支持向量机回归
自适应遗传算法
非线性系统辨识
年,卷(期)
2007,(4)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
398-402
页数
5页
分类号
TP181
字数
3430字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1006-7043.2007.04.007
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
刘胜
哈尔滨工程大学自动化学院
188
1505
19.0
27.0
2
李妍妍
哈尔滨工程大学自动化学院
8
148
5.0
8.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
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2000(1)
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2001(1)
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2003(1)
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2007(1)
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2007(1)
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2020(14)
引证文献(0)
二级引证文献(14)
研究主题发展历程
节点文献
机器学习
支持向量机
支持向量机回归
自适应遗传算法
非线性系统辨识
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
哈尔滨工程大学学报
主办单位:
哈尔滨工程大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-7043
CN:
23-1390/U
开本:
大16开
出版地:
哈尔滨市南岗区南通大街145号1号楼
邮发代号:
14-111
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
5623
总下载数(次)
16
总被引数(次)
45433
相关基金
黑龙江省自然科学基金
英文译名:
官方网址:
http://jj.dragon.cn/zr/index.asp
项目类型:
学科类型:
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