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基于改进GA的RBF核函数参数优化模型
引用本文:何永强,杨福彪,徐振朋,陈少华.基于改进GA的RBF核函数参数优化模型[J].电子测量技术,2013,36(9).
作者姓名:何永强  杨福彪  徐振朋  陈少华
作者单位:1. 江苏自动化研究所 连云港222061
2. 南昌理工学院 南昌 332020
基金项目:江苏省自然科学基金项目
摘    要:为解决高斯径向基(RBF)核函数参数难选择的问题,提出一种基于Fisher判别准则的径向基核函数参数优化模型.为了寻求模型最优解,对传统遗传算法进行了改进,改进的算法保证了适应度大于平均适应度的个体可以遗传到下一代的种群中.通过改进优化求解的效率更高.利用经过改进的遗传算法对所提出的模型进行全局优化求解,最后使用MATLAB 2009a作为工具,并使用UCI数据库的葡萄酒数据作为分析对象进行了实际的算法验证和评价实验.仿真结果表明,提出模型能够有效地找到合适的参数值,提高了SVM的分类准确度.

关 键 词:遗传算法  核函数  RBF  模型  Fisher

RBF kernel function parameter optimization model based on improved GA
He Yongqiang , Yang Fubiao , Xu Zhenpeng , Chen Shaohua.RBF kernel function parameter optimization model based on improved GA[J].Electronic Measurement Technology,2013,36(9).
Authors:He Yongqiang  Yang Fubiao  Xu Zhenpeng  Chen Shaohua
Abstract:
Keywords:GA  kernel function  RBF  model  Fisher
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