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摘要:
支持向量机中参数设置对训练支持向量机分类的精确度有不可忽视的影响.支持向量机参数的选取可看作参数的组合优化.免疫算法是一种有效的随机全局优化技术,它具有不易陷入局部最优解、解精度高、收敛速度快等优点.该文利用人工免疫算法进行支持向量机模型选择.该算法主要包括克隆选择、高频变异、受体编辑等操作.试验证明,该算法能够有效提高支持向量机分类的正确性.
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文献信息
篇名 基于人工免疫的支持向量机模型选择算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 支持向量机 模型选择 免疫算法
年,卷(期) 2008,(15) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 223-225
页数 3页 分类号 TP301
字数 3826字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.15.080
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 姚全珠 西安理工大学计算机科学与工程学院 84 918 15.0 26.0
2 田元 西安理工大学计算机科学与工程学院 7 76 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
模型选择
免疫算法
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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