一种改进的支持向量机参数优化方法

• 作者: 赵朝贺
• 来源期刊: 地理空间信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 支持向量机 RBF核函数 参数优化 网格搜索 双线性搜索
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 3S 技术应用
• 页码范围: 53-55
• 页数: 3页
• 分类号: P237
• 字数: 3525字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4623.2017.01.016

摘要

为了保证支持向量机在提高核参数寻优效率的同时，拥有较高的学习精度，深入研究了核参数对支持向量机分类的影响，分析了网格搜索法和双线性搜索法的优缺点，并以此为基础提出了一种改进的参数优化方法。实验结果表明，该算法在保证支持向量机获得较高学习精度的同时能大大缩短参数寻优的时间，证明了该算法的优越性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵朝贺		1	11	1.0	1.0