基于自适应遗传算法的SVM参数优化

孟滔; 周新志; 雷印杰

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基于自适应遗传算法的SVM参数优化

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针对基于遗传算法支持向量机(SVM)训练时间较长以及分类精度较网格搜索法有所降低等问题,通过重新定义遗传算法参数的寻优范围,提出一种自适应遗传算法;该算法根据网格搜索法得到遗传算法参数的最佳寻优范围,然后遗传算法在这个范围内进行参数的精确寻优,最后得到分类的结果;这样不仅可以有效缩短训练时间,而且拥有更高的分类正确率;通过UCI中的10组经典数据集的实验结果可知,自适应遗传算法较之网格搜索法、常规遗传算法、粒子群算法在训练时间上有较大的提升,并且拥有较高的分类准确率.

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来源
《计算机测量与控制》 |2016年第9期|215-217223|共4页
作者
孟滔; 周新志; 雷印杰;
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作者单位

四川大学电子信息学院;

成都610065;

四川大学电子信息学院;

成都610065;

四川大学电子信息学院;

成都610065;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
支持向量机; 参数优化; 遗传算法; 网格搜索法;

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