基于启发式遗传算法的SVM模型自动选择

被引：18

作者：

郑春红 ^{[1
]}

焦李成 ^{[2
]}

丁爱玲 ^{[2
]}

机构：

[1] 西安电子科技大学电子工程学院

[2] 西安电子科技大学智能信息处理研究所

来源：

控制理论与应用 | 2006年 / 02期

关键词：

支撑矢量机(SVM); 模型选择; 模型自动选择; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

支撑矢量机(SVM)模型的自动选择是其实际应用的关键.常用的基于穷举搜索的留一法(LOO)很繁杂且效率很低.到目前为止,大多数的算法并不能有效地实现模型自动选择.本文利用实值编码的启发式遗传算法实现基于高斯核函数的SVM模型自动选择.在重点分析了SVM超参数对其性能的影响和两种SVM性能估计的基础上,确定了合适的遗传算法适应度函数.人造数据及实际数据的仿真结果表明了所提方法的可行性和高效性.

引用

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