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改进的遗传算法在SVM参数优化中的应用
引用本文:刘虎,罗斌,吴晟,侯明.改进的遗传算法在SVM参数优化中的应用[J].云南师范大学学报(自然科学版),2012,32(4):47-51.
作者姓名:刘虎  罗斌  吴晟  侯明
作者单位:1. 昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500;新疆兵团警官高等专科学校,新疆 五家渠 831300
2. 昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南 昆明,650500
基金项目:云南省教育厅项目(09Y0092)
摘    要:遗传算法是一种具有随机、高度并行、自适应特点的全局最优搜索技术,即以生物界自然选择和遗传机理为基础的智能计算模型,模拟生物的自然进化过程。文章利用改进的遗传算法优化SVM参数,提高SVM分类器的学习能力和推广能力,实验仿真表明,优化的SVM不仅能高准确地预训练集,而且使分类准确率维持在一个较高的水平。

关 键 词:遗传算法  SVM  结构优化

Application of SVM Parameters Optimization Based on Improved Genetic Algorithm
LIU Hu , LUO Bin , WU Sheng , HOU Ming.Application of SVM Parameters Optimization Based on Improved Genetic Algorithm[J].Journal of Yunnan Normal University (Natural Sciences Edition),2012,32(4):47-51.
Authors:LIU Hu  LUO Bin  WU Sheng  HOU Ming
Affiliation:1(1.School of Information Engineering and Automation,Kunming University of Science and Technology, Kunming 650051,China;2.The Sergeant College Of Attached To Xin Jiang Corps,XinJiang WuJia Qu 831300,China)
Abstract:Genetic algorithm is a global optimal search technology with stochastic,highly parallel,adaptive characteristics,namely a intelligent computation model on the basis of biological,natural selection and genetic mechanism,Simulated biologic natural evolution process.Using the improved genetic algorithm to optimize the parameters of SVM,this paper improves the SVM classifier.experimental learning ability and generalization ability.Experimental results show that Optimization of SVM not only has high accurate prediction of training sets,but also makes the classification accuracy to stay at a higher level.
Keywords:Genetic algorithm  SVM  Structural optimization
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