支持向量回归参数的混合选择

• 作者: 王强 邢立宁 陈英武
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量回归 参数选择 训练样本信息 免疫遗传算法
• 年，卷（期）: 2007,（15）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 40-42,63
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 5005字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.15.014

摘要

为提高支持向量回归算法的学习能力和泛化性能,提出了一种优化支持向量回归参数的混合选择算法.根据训练样本的规模和噪声水平等信息,确定支持向量回归参数的取值范围,用实数编码的免疫遗传算法搜索最佳参数值.混合选择算法具有较高的精度和效率,在选择支持向量回归参数时,不必考虑模型的复杂度和变量维数.仿真实验结果表明,该算法是选择支持向量回归参数的有效方法,应用到函数逼近问题时具有优良的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈英武	国防科技大学信息系统与管理学院	164	2331	26.0	37.0
2	邢立宁	国防科技大学信息系统与管理学院	42	416	12.0	19.0
3	王强	国防科技大学信息系统与管理学院	29	257	10.0	14.0