| 基于自适应遗传算法的SVM参数优化 |
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| 引用本文： | 孟滔,周新志,雷印杰.基于自适应遗传算法的SVM参数优化[J].计算机测量与控制,2016,24(9):215-217, 223. |
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| 作者姓名： | 孟滔 周新志 雷印杰 |
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| 作者单位： | 四川大学 电子信息学院,成都 610065,四川大学 电子信息学院,成都 610065,四川大学 电子信息学院,成都 610065 |
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| 基金项目： | 国家“973计划”资助项目(2013CB328903)；国家自然科学基金资助项目(61403265) |
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| 摘 要： | 针对基于遗传算法支持向量机(SVM)训练时间较长以及分类精度较网格搜索法有所降低等问题,通过重新定义遗传算法参数的寻优范围,提出一种自适应遗传算法；该算法根据网格搜索法得到遗传算法参数的最佳寻优范围,然后遗传算法在这个范围内进行参数的精确寻优,最后得到分类的结果；这样不仅可以有效缩短训练时间,而且拥有更高的分类正确率；通过UCI中的10组经典数据集的实验结果可知,自适应遗传算法较之网格搜索法、 常规遗传算法、粒子群算法在训练时间上有较大的提升,并且拥有较高的分类准确率。
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| 关 键 词： | 支持向量机 参数优化 遗传算法 网格搜索法 |
| 收稿时间： | 2016/3/30 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2016/4/18 0:00:00 |
A Parameters Optimization Method for an SVM Based on Adaptive Genetic Algorithm |
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