基于改进的网格搜索法的SVM参数优化

被引：124

作者：

王健峰

张磊

陈国兴

何学文

机构：

[1] 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院

来源：

关键词：

支持向量机; 参数优化; 网格搜索; 遗传算法; 粒子群算法; 说话人识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP391.3 [检索机];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

比较了现今应用比较广泛的3种支持向量机(SVM)参数优化方法.具体分析了网格法、遗传算法和粒子群算法在SVM参数优化方面的性能以及优缺点,提出了一种改进的网格法.先在较大范围内进行搜索,在得到的优化结果附近区域再进行精确搜索.实验表明改进的网格搜索法耗时短,更适用于有时间要求的说话人识别应用中.

引用

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