基于PSO算法的支持向量机核参数选择问题研究

• 作者: 刘爱伦 袁小艳
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 核函数 粒子群算法 推广能力
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 控制理论与应用
• 页码范围: 5-8
• 页数: 4页
• 分类号: TP277
• 字数: 3748字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7241.2007.05.002

摘要

核函数中的参数选择是支持向量机中的一个非常重要的问题,它直接影响到模型的推广能力.本文提出了采用粒子群算法搜索支持向量机最优核参数的方法,并在Checker数据集上进行了实验,实验结果表明,通过这种方法选择出来的核参数能够提高分类正确率以及预测正确率,具有一定的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘爱伦	华东理工大学自动化研究所	38	268	9.0	15.0
2	袁小艳	华东理工大学自动化研究所	2	54	2.0	2.0