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支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种性能优良的新型机器学习方法,它具有坚实的理论基础,巧妙的算法实现。支持向量机的卓越性能依赖于它的参数的正确选择。本文采用改进的免疫遗传算法对支持向量机的参数进行优化。实验证明对于低维数据分类时,本文的优化算法比传统的网格法可以较大减少参数优化时间和提升分类的准确率。对高维的文本数据分类时,在保证分类准确率的前提下,仍然可以较大减少优化的时间。 相似文献
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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。 相似文献
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利用遗传算法优化的支持向量机垃圾邮件分类 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种利用遗传算法优化支持向量机来进行垃圾邮件的分类方法.首先对邮件进行预处理,然后利用遗传算法优化支持向量机的惩罚因子和核函数参数的组合,最后利用优化后的支持向量机对邮件进行分类.在由5800篇邮件构成的数据集上进行实验的结果表明,该方法能达到89.67%的准确率,提高了对中文垃圾电子邮件过滤的准确性. 相似文献
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基于带特征染色体遗传算法的支持向量机特征选择和参数优化 总被引:2,自引:0,他引:2
鉴于支持向量机特征选择和参数优化对其分类准确率有重大的影响,将支持向量机渐近性能融入遗传算法并生成特征染色体,从而将遗传算法的搜索导向超参数空间中的最佳化误差直线.在此基础上,提出一种新的基十带特征染色体遗传算法的方法,同时进行支持向量机特征选择和参数优化.在与网格搜索、不带特征染色体遗传算法和其他方法的比较中,所提出的方法具有较高的准确率、更小的特征子集和更少的处理时间. 相似文献
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针对传统遗传算法的支持向量机参数选择方法易陷入局部极小点,导致过拟合或欠学习的问题,从而提出一种基于改进遗传算法的支持向量机参数选择方法,该方法在遗传算法初始化群体阶段采用加权深度优先搜索机制,克服了遗传算法局部搜索能力差的缺点,对支持向量机的径向基核参数进行优化,找出了具有较强推广能力的径向基核参数。将该算法用于3个基准数据集的仿真实验,结果表明该方法在保证分类精度前提下,大幅度缩短了训练建模时间,提高了运行效率。 相似文献
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基于GA的ε-支持向量机参数优化研究 总被引:3,自引:0,他引:3
ε-支持向量机(ε-Support Vector regression Machine,SVM)是一种非常有前景的学习机器,它的回归算法已经成功应用到解决非线性函数的逼近问题。但ε-SVM参数的选择大多数是依靠经验选取,这不仅依赖于计算者的水平,还不能获得最佳函数逼近效果,很大程度上限制了该算法的发展。提出了基于遗传算法的ε-SVM参数选择方法。将该方法应用于测试函数,表明预测精度高,具有一定的推广意义。 相似文献
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研究了遗传算法在回归型支持向量机参数选择中的应用:首先,分析了支持向量机的几个参数对其预报能力的影响,发现参数选取不当,会导致支持向量机出现过学习或欠学习现象;在此基础上提出利用遗传算法来解决回归型支持向量机的参数选择问题,模拟实验证明,该方法克服了传统参数选择方法存在的缺点,提高了支持向量机的预报精度。 相似文献
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HE Xuan-sen HU Bo-ping 《通讯和计算机》2008,5(11):7-12
This paper presents a novel blind source separation algorithm integrating the estimation of the probability density function with the fixed-point algorithm. Firstly, the kernel function is constructed by the radial basis function; then the sparse representation of the probability density function of the mixed signals are established, this sparse representation is based on the support vector machines recursion method of neural network theory, thus the closed form expression of the probability density function is obtained; finally, a new estimation method of the activation function is put forward, combining the Fast ICA with the estimation method, we can get a new algorithm of blind source separation. The simulation results have verified that the algorithm can successfully separate the mixed sub-Gaussian and super-Gaussian source signals, and the performance of the algorithm is excellent. 相似文献
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针对基于SVM的模拟电路故障诊断中诊断参数的调节是通过试凑法或按照全局最优的原则确定的,没有考虑实际诊断要求,无法进行各诊断环节参数同时调整优化的现状。提出一种适应度模型用于遗传算法参数寻优,把实际电路诊断要求量化成参数指标引入模拟电路故障诊断的优劣评估中;建立了基于遗传算法的电路诊断模型参数闭环寻优框架,对诊断系统的各部分参数优化进行整体度量,并分析了参数搜索算法的收敛性。通过实例诊断分析了闭环故障诊断参数寻优框架下各部分的参数制定对决策的影响,说明了建立的闭环故障诊断模型参数寻优框架和搜索算法的有效性和实用性。 相似文献
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软件可靠性预测在软件开发的早期就能预测出哪些模块有出错倾向。提出一种改进的支持向量机来进行软件可靠性预测。针对支持向量机参数难选择的问题,将遗传算法引入到支持向量机的参数选择中,构造基于遗传算法优化支持向量机的软件可靠性预测模型,并用主成分分析的方法对软件度量数据进行降维,通过仿真实验,证明该模型比支持向量机、BP神经网络、分类回归树和聚类分析等预测模型具有更高的预测精度。 相似文献
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提出了一种基于改进遗传算法的特征选择算法。该算法以支持向量机分类器的识别率作为特征选择的可分性判据,对传统遗传算法的交叉和选择操作进行了改进,实现了指定数目的特征选择。而且算法在特征选择的过程中,还同时优化了支持向量机分类器的两个参数。实验数据的特征选择实验表明,提出的算法仅以损失2.7%识别率的代价,得到的特征维数却是传统遗传算法的1/5,极大地简化了分类器设计的复杂度。 相似文献
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针对室内复杂环境下无线信号不稳定、传统支持向量机定位算法计算复杂度高等难题,为了提高室内的定位精度,提出一种改进支持向量机的Wi-Fi室内定位算法。采用核主成分分析对特征进行降维处理,提取有用信息、降低计算量,采用支持向量机构建定位特征与物理位置的非线性映射模型,并采用粒子群算法对模型参数进行优化,进行了仿真实验。结果表明,该算法提高了室内定位精度和效率。 相似文献
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基于核函数的支持向量机样本选取算法 总被引:2,自引:0,他引:2
使用支持向量机求解大规模数据分类需要较大内存来存储Hessian矩阵,而矩阵的大小则依赖于样本数1,因此在一定程度上导致支持向量机分类效率及质量难以提高.考虑到只有成为支持向量的样本才对决策函数起作用,为了减少训练样本时所需空间及时间开销,提高支持向量机分类效率与质量,提出了一种基于核函数的样本选取算法.该算法通过选取最大可能成为支持向量的样本,以达到减少训练时存储Hessian矩阵所需空间及时间开销的目的.实验结果表明,该算法所筛选出的样本不仅可以提高样本训练准确率,而且可以提高分类计算速度和减少存储空间开销. 相似文献