基于均匀设计的支持向量机参数优化方法

• 作者: 李长云 潘伟强 胡盛龙
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 参数优化方法 均匀设计 网格搜索 粒子群算法 遗传算法
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 702-706
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3410字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2014.04.022

摘要

在实际应用中,支持向量机的性能依赖于参数的选择.针对支持向量机的参数选择问题进行了研究和分析,提出了基于均匀设计的支持向量机参数优化方法.与基于网格搜索、粒子群算法、遗传算法等支持向量机参数优化方法进行了比较与分析,采用多个不同规模的标准的分类数据集进行测试,比较了四种方法的分类正确率和运行时间.仿真实验表明,四种方法都能找到最优参数,使支持向量机的分类正确率接近或超过分类数据集的理论精度,本文方法具有寻参时间短的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李长云	湖南工业大学计算机与通信学院	130	747	12.0	21.0
2	潘伟强	湖南工业大学计算机与通信学院	5	29	3.0	5.0
3	胡盛龙	湖南工业大学计算机与通信学院	3	25	3.0	3.0