| 十折交叉检验的支持向量机参数优化算法 |
| |
| 引用本文： | 郭立力,赵春江. 十折交叉检验的支持向量机参数优化算法[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(8): 55-57. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.08.017 |
| |
| 作者姓名： | 郭立力 赵春江 |
| |
| 作者单位： | 中国农业大学,工学院,北京,100083;国家农业信息化工程技术研究中心,北京,100037;国家农业信息化工程技术研究中心,北京,100037 |
| |
| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划) |
| |
| 摘 要： | 针对支持向量机结构参数的选取在没有理论支持,选取又比较困难的情况下,提出了一种基于遗传算法和十折交叉检验相结合的遗传支持向量机(GA-SVM)算法,利用遗传算法的全局搜索特性得到SVM的最优参数值,有效提高了分类的精度和效率。
|
| 关 键 词： | 支持向量机 遗传算法 参数优化 |
| 收稿时间： | 2008-01-25 |
| 修稿时间： | 2008-3-31 |
Optimizing parameters of support vector machine's model based on genetic algorithm |
| |
| GUO Li-li,ZHAO Chun-jiang. Optimizing parameters of support vector machine's model based on genetic algorithm[J]. Computer Engineering and Applications, 2009, 45(8): 55-57. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.08.017 |
| |
| Authors: | GUO Li-li ZHAO Chun-jiang |
| |
| Affiliation: | GUO Li-li,ZHAO Chun-jiang 1.College of Engineering,China Agricultural University,Beijing 100083,China 2.National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture,Beijing 100037,China |
| |
| Abstract: | Aiming at the parameters selection of support vector machine still lacks theory support and is very difficult to select.A genetic support vector machine algorithm is proposed based on genetic algorithm and tenfold crossing.The method improves the precision and efficiency of classification effectively,the most optimal parameters are obtained by genetic algorithm random search character. |
| |
| Keywords: | Support Vector Machine（SVM） genetic algorithm parameters optimization |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《计算机工程与应用》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《计算机工程与应用》下载免费的PDF全文 |
