基于差分进化算法的支持向量机参数选择

被引：18

作者：

陈涛

雍龙泉

邓方安

杨晓

机构：

[1] 陕西理工学院数学系

来源：

计算机工程与应用 | 2011年 / 05期

关键词：

支持向量机; 差分进化算法; 参数选择;

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：

支持向量机参数是影响其性能的重要因素,为了进一步提高支持向量机分类精度和泛化能力,提出了基于差分进化算法的SVM参数选择。以样本误判率最小为优化准则,利用差分进化算法对SVM参数进行优化选择。实验结果表明,利用差分进化算法选择SVM参数,加快了参数搜索的速度,提高了SVM分类精度,该方法具有良好的鲁棒性和较强的全局寻优能力。

引用

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页数：3

共 6 条

[1] 基于混合差分进化算法的混沌系统参数估计 [J].