基于遗传算法优化支持向量机的辐射测温方法

• 作者: 任艳 卢艳军 周小敏 房芮
• 来源期刊: 沈阳航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 遗传算法 参数优化 温度测量
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 58-62
• 页数: 5页
• 分类号: TN219
• 字数: 3986字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-1248.2015.03.011

摘要

温度的监控与测量在工业生产和科学研究等众多领域都发挥着重要的作用.遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是模拟生物界中自由配对和自然选择现象的一种过程全局搜索算法.而支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是以统计学习理论为基础的,并致力于研究少样本情况下机器学习规律的新兴学习算法,具有非常好的非线性函数拟合和泛化能力.针对目前支持向量机的结构参数多采用经验或者试取,提出遗传算法来优化支持向量机的参数,并应用于红外辐射温度测量.结果表明,遗传算法优化方法较网格搜索方式无论是学习效率和预测精度都优于后者,表明遗传支持向量机算法能有效地用于目标辐射温度测量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢艳军	沈阳航空航天大学自动化学院	49	361	9.0	17.0
2	任艳	沈阳航空航天大学自动化学院	7	7	2.0	2.0
3	周小敏	沈阳航空航天大学自动化学院	2	5	2.0	2.0
4	房芮	沈阳航空航天大学自动化学院	1	2	1.0	1.0