基于改进网格搜索法的SVM参数优化

刘小生; 章治邦

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基于改进网格搜索法的SVM参数优化

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支持向量机的学习和泛化能力很大程度上取决于其相关参数的选取.针对传统网格算法的不足,引入全局粒子群算法,利用其能够快速到达最优解附近的优势:先使用粒子群算法进行粗搜;再使用网格搜索法进行小步长的精细搜索得到最优解.实验结果表明:基于改进的网格搜索法SVM对比传统网格搜索法SVM,在预测精度和运算时间上都具有优势.

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来源
《江西理工大学学报》 |2019年第1期|5-9|共5页
作者
刘小生; 章治邦;
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作者单位

江西理工大学建筑与测绘工程学院;

江西赣州 341000;

江西理工大学建筑与测绘工程学院;

江西赣州 341000;

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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; 网格搜索法;

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