一种支持向量机参数优化的GA-Powell算法

• 作者: 王翰虎 王萍萍
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 参数优化 遗传算法 Powell算法
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 15-18
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4006字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2013.02.004

摘要

支持向量机的核心是核函数,选择合适的核函数参数是支持向量机理论研究的重点.文中将遗传算法与Powell算法相结合,提出了GA-Powell算法来优化核函数的参数.首先利用遗传算法找到一个初始最优解,再利用Powell算法在所得解附近进行寻优,反复迭代产生最优解.该算法在保留遗传算法较强的全局搜索能力的同时具有Powell算法的较强的局部搜索能力,使得混合算法具有更加精确和快速的收敛性.将该算法应用到银行基金项目的分类实验中取得了良好的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王翰虎	贵州大学计算机科学与信息学院	41	449	10.0	20.0
2	王萍萍	贵州大学计算机科学与信息学院	4	28	3.0	4.0