[1]孙浩 陶亮.基于佳点集遗传算法的支持向量机的参数选择[J].计算机技术与发展,2009,(08):86-88.
　SUN Hao,TAO Liang.Parameter Selection Algorithm for Support Vector Machines Based on Good Point Set Based Genetic Algorithm[J].,2009,(08):86-88.
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基于佳点集遗传算法的支持向量机的参数选择()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2009年08期
页码:
86-88
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Parameter Selection Algorithm for Support Vector Machines Based on Good Point Set Based Genetic Algorithm
文章编号:
1673-629X（2009）08-0086-03
作者:
孙浩 陶亮
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
Author(s):
SUN Hao;  TAO Liang
Ministry of Education Key Laboratory of Intelligent Computing ＆ Signal Processing, Anhui University
关键词:
支持向量机; 参数选择方法; 遗传算法; 佳点集遗传算法
Keywords:
support vector machine; parameter selection algorithm ; genetic algorithm; good point set based genetic algorithm
分类号:
TP301.6
文献标志码:
A
摘要:
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的参数选择一直缺乏很完善的方法，很大程度上限制了它的应用。为了获得较好的SVM参数，提出了基于佳点集遗传算法的参数选择方法，利用佳点集遗传算法对遗传算法中的交叉操作进行了重新设计，减少了遗传算法的收敛时间并且提高了遗传算法的精度，从而确保了SVM参数选择的准确性。通过数值实验表明由该方法所得的支持向量机可以在一定程度上自动地选择参数，具有一定的推广意义
Abstract:
There have been no perfect algorithms for the selection of the optimal parameters of support vector machines （SVMs）, therefore, the applications of SVMs are limited. In order to get optimal SVM parameters, a parameter selection algorithm for support vecto

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金项目（60375010）;安徽大学人才队伍建设项目和创新团队基金孙浩（1983～），男，硕士研究生，研究方向为图像处理与模式识别；陶亮，教授，博士生导师，研究方向为模式识别、信息处理、多维信号处理等
更新日期/Last Update: 1900-01-01