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基于捕食搜索策略遗传算法的SVM参数优化方法
引用本文:王萍萍,毛志亮,陈进东,潘丰. 基于捕食搜索策略遗传算法的SVM参数优化方法[J]. 计算机应用, 2011, 31(2): 498-500. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.00498
作者姓名:王萍萍  毛志亮  陈进东  潘丰
作者单位:江南大学,物联网工程学院,江苏,无锡,214122
摘    要:基于支持向量机(SVM)模型的泛化能力和拟合精度与其相关参数的选取有关,提出将捕食搜索策略的遗传算法(PSGA)运用到SVM的参数选取中。该算法以最小化输出量的拟合误差为目标,以SVM的3个参数作为决策变量。通过对谷氨酸发酵过程建模的实验表明,该方法可以提高谷氨酸浓度的训练精度及预测精度,是一种优化SVM参数的有效方法。

关 键 词:支持向量机  参数优化  捕食搜索策略的遗传算法  谷氨酸发酵

Parameter optimization algorithm for support vector machine based on predatory search genetic algorithm
WANG Ping-ping,MAO Zhi-liang,CHEN Jin-dong,PAN Feng. Parameter optimization algorithm for support vector machine based on predatory search genetic algorithm[J]. Journal of Computer Applications, 2011, 31(2): 498-500. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.00498
Authors:WANG Ping-ping  MAO Zhi-liang  CHEN Jin-dong  PAN Feng
Affiliation:(School of Internet of Things Engineering,Jiangnan University,Wuxi Jiangsu 214122,China)
Abstract:
Keywords:
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