RVM核参数的遗传算法优化方法

被引：14

作者：

李刚 ^{[1
,2
]}

王贵龙 ^{[1
]}

薛惠锋 ^{[2
]}

机构：

[1] 西安工业大学经管学院

[2] 西北工业大学自动化学院

来源：

控制工程 | 2010年 / 17卷 / 03期

关键词：

关联向量机; 核函数参数; 综合评判标准; 遗传算法;

D O I：

10.14107/j.cnki.kzgc.2010.03.024

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

核函数的参数严惩影响RVM的综合性能。为求得稀疏解、避免过拟合,提出使用遗传算法针对问题背景自动优化核函数的参数。在适应度函数评判下,种群经过选择、交叉和变异迭代进化,高效率地得到最优解,在定义RVM回归性能综合评判批准Fitness作为适应度函数的基础上,使用Matlab遗传算法工具箱和改进的Tipping程序获取sinc数据最优核函数参数,实验证明遗传算法可以高效准备地优化RVM核参数,特别对于具有较多参数的核函数更具实用性。

引用

页码：335 / 337+342 +342

页数：4