基于核函数原型和自适应遗传算法的SVM模型选择方法

• 作者: 孙显 王宏琦 陈刚
• 来源期刊: 中国科学院研究生院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 自适应遗传算法 模型选择 场景分类 遥感图像
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 信息与电子科学
• 页码范围: 62-69
• 分类号: TP751
• 字数: 5794字
• 语种: 中文

摘要

针对现有SVM模型选择方法中人为指定核函数类型导致SVM模型性能难以达到最优的问题,提出了核函数原型的概念,并在此基础上提出一种基于核函数原型和自适应遗传算法的SVM模型选择方法.该方法针对具体问题选择最优的核函数,有效地提高了SVM模型的性能；同时该方法通过动态调整遗传算法的控制参数,提高了SVM模型选择方法的稳定性.在5个标准SVM数据集和遥感图像上的实验证明了该方法的有效性和稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王宏琦	中国科学院电子学研究所空间信息处理与应用系统技术重点实验室	50	493	12.0	20.0
2	陈刚	中国科学院电子学研究所空间信息处理与应用系统技术重点实验室	183	1886	20.0	37.0
3	孙显	中国科学院电子学研究所空间信息处理与应用系统技术重点实验室	30	367	11.0	18.0