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数据挖掘中的新方法[M]. 科学出版社 , 邓乃扬, 2004
基于梯度算法的支持向量机参数优化方法
被引：29
作者：
刘昌平
范明钰
王光卫
马素丽
机构：
[1] 电子科技大学计算机科学与工程学院
来源：
关键词：
支持向量机;
梯度算法;
混沌;
参数优化;
D O I：
10.13195/j.cd.2008.11.93.liuchp.021
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
首先介绍最近出现的参数优化方法,概括了高效率的参数优化算法应具备的若干特点.然后提出了一种新的支持向量机参数优化方法.该方法先在局域内用混沌优化搜索局域最优点,再将此最优点作为梯度方向,通过改变局域范围跳出局部寻优区域.该方法降低了对性能函数连续且可微的要求,收敛速度快,最终优化解与支持向量机的参数初始值无关.最后,通过仿真实验表明了该方法具有更高的分类和回归准确率.
引用
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页数：6
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