一种支持向量机更新模型的参数选择方法

• 作者: 倪世宏 张鹏 王彦鸿
• 来源期刊: 电光与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 量子遗传算法 更新模型 参数选择
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 工程应用
• 页码范围: 87-90
• 分类号: V271.4|TP391
• 字数: 3034字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-637X.2011.09.019

摘要

支持向量机性能主要受模型参数的影响,而支持向量机更新模型的参数选择尚无专门的方法.将量子遗传算法用于模型参数选择并进行改进,用原始模型最优参数设置初始量子模板的生成规则,确定搜索方向；用拟合误差设置量子旋转门的调整策略,缩小解空间取值范围.通过仿真验证了所提方法的有效性.该方法能有效搜索到最优参数,与基本遗传算法相比,其解的精度在搜索过程的初期较高,搜索代数大大降低,能有效降低运算量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	倪世宏	空军工程大学工程学院	77	520	11.0	16.0
2	张鹏	空军工程大学工程学院	83	557	12.0	18.0
3	王彦鸿	西北工业大学自动化学院	5	29	3.0	5.0