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基于GEP的支持向量机参数优化
引用本文:王文栋,钟智,元昌安.基于GEP的支持向量机参数优化[J].广西师范学院学报(自然科学版),2010,27(2):66-70.
作者姓名:王文栋  钟智  元昌安
作者单位:广西师范学院计算机与信息工程学院,广西,南宁,530023
摘    要:支持向量机(SVM)具有优良的学习能力和推广能力,然而其性能依赖于参数的选取.本文对影响模型分类能力的相关参数(C、σ2)进行了研究,提出了一种基于基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)的支持向量机参数选择算法,即根据参数在分类器中的作用,利用GEP优化参数的两种编码方案分别对C与σ2进行编码,期望改进支持向量机的分类精度和泛化能力.最后实验表明了本文算法的有效性.

关 键 词:支持向量机  基因表达式编程  参数优化

Parameter Optimization Algorithm for SVM Based on Gene Expression Programming Method
WANG WEN-dong,ZHONG Zhi,YUAN Chang-an.Parameter Optimization Algorithm for SVM Based on Gene Expression Programming Method[J].Journal of Guangxi Teachers Education University:Natural Science Edition,2010,27(2):66-70.
Authors:WANG WEN-dong  ZHONG Zhi  YUAN Chang-an
Abstract:
Keywords:
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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