基于育种算法的SVM参数优化

• 作者: 张楠 王东霞 路晓丽
• 来源期刊: 安徽大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: SVM 参数优化 育种算法
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 页码范围: 26-28
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 1878字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2009.04.007

摘要

支持向量机(SVM)的学习性能主要取决于参数选择.论文基于育种算法提出了混合算法的支持向量机参数优化模型,即将种子或者粒子所对应的适应度取作交叉验证方法中的测试样本集数据的识别率,构成基于混合算法的支持向量机,并通过数值试验验证了该方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张楠	西北大学数学系	14	111	7.0	10.0
2	路晓丽	西北大学公共管理学院	11	114	7.0	10.0