| 基于遗传算法的支撑向量机的特征选取 |
| |
| 引用本文： | 许建强,李高平. 基于遗传算法的支撑向量机的特征选取[J]. 计算机工程, 2004, 30(24): 1-2,182 |
| |
| 作者姓名： | 许建强 李高平 |
| |
| 作者单位： | 华东师范大学计算机科学与技术系,上海,200062;上海应用技术学院数理教学部,上海,200233;上海中山医院,上海,200032 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(30271250)，上海市高等学校青年科学基金资助项目(03HQ20) |
| |
| 摘 要： | 提出了一种支撑向量机（SVM）的特征提取方法，该方法使得所提取的特征向量能最小化SVM推广性的界，同时设计了一种有效的遗传算法来实现该方法。模拟数据和心电信号等识别问题的实验结果验证了该方法的有效性。
|
| 关 键 词： | 特征选取 支撑向量机 推广性的界 遗传算法 |
| 文章编号： | 1000-3428(2004)24-0001-03 |
Feature Selection for SVM Based on Genetic Algorithm |
| |
| XU Jianqiang,,LI Gaoping. Feature Selection for SVM Based on Genetic Algorithm[J]. Computer Engineering, 2004, 30(24): 1-2,182 |
| |
| Authors: | XU Jianqiang LI Gaoping |
| |
| Affiliation: | XU Jianqiang1,2,LI Gaoping3 |
| |
| Abstract: | A method of feature selection for support vector machines is presented. The method is based upon finding those features which minimize. the generalization bound of the SVM and an efficient genetic algorithm is designed to realize it. The method is shown to be effective on both simulation data set and cardiac pattern recognition. |
| |
| Keywords: | Feature selection Support vector machines(SVM) Generalization bounds Genetic algorithm |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
