一种支持向量机参数优化的GA-Powell算法 |
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引用本文: | 王萍萍,王翰虎.一种支持向量机参数优化的GA-Powell算法[J].微机发展,2013(2):15-18. |
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作者姓名: | 王萍萍 王翰虎 |
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作者单位: | 贵州大学计算机科学与信息学院 |
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基金项目: | 贵阳市2010年工业科技攻关项目([2010]筑科工合同字第28号);贵州大学2011年研究生创新基金资助项目(校研理工[2011039]) |
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摘 要: | 支持向量机的核心是核函数,选择合适的核函数参数是支持向量机理论研究的重点。文中将遗传算法与Powell算法相结合,提出了GA-Powell算法来优化核函数的参数。首先利用遗传算法找到一个初始最优解,再利用Powell算法在所得解附近进行寻优,反复迭代产生最优解。该算法在保留遗传算法较强的全局搜索能力的同时具有Powell算法的较强的局部搜索能力,使得混合算法具有更加精确和快速的收敛性。将该算法应用到银行基金项目的分类实验中取得了良好的结果。
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关 键 词: | 支持向量机 参数优化 遗传算法 Powell算法 |
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