基于捕食搜索策略遗传算法的SVM参数优化方法

• 作者: 毛志亮 潘丰 王萍萍 陈进东
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 参数优化 捕食搜索策略的遗传算法 谷氨酸发酵
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 页码范围: 498-500
• 分类号: TP181
• 字数: 3530字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.00498

摘要

基于支持向量机(SVM)模型的泛化能力和拟合精度与其相关参数的选取有关,提出将捕食搜索策略的遗传算法(PSGA)运用到SVM的参数选取中.该算法以最小化输出量的拟合误差为目标,以SVM的3个参数作为决策变量.通过对谷氨酸发酵过程建模的实验表明,该方法可以提高谷氨酸浓度的训练精度及预测精度,是一种优化SVM参数的有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘丰	江南大学物联网工程学院	203	1133	16.0	23.0
2	陈进东	江南大学物联网工程学院	11	132	6.0	11.0
3	毛志亮	江南大学物联网工程学院	3	43	3.0	3.0
4	王萍萍	江南大学物联网工程学院	3	19	2.0	3.0