计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
22期
37-39,64
,共4页
何明辉%李胜%李平%聂景旭
何明輝%李勝%李平%聶景旭
하명휘%리성%리평%섭경욱
支持向量机%模拟退火组合算法%遗传算法%参数选择
支持嚮量機%模擬退火組閤算法%遺傳算法%參數選擇
지지향량궤%모의퇴화조합산법%유전산법%삼수선택
针对传统方法的不足,提出将一种模拟退火组合算法用于支持向量机的参数选择,将优化指标设定为最大化SVM的泛化能力,并据此确立适当的目标函数;同时借鉴交叉检验的思想,建立以训练集和测试集中的数据分别选择模型和搜索最优参数组合的研究手段.最后,在仿真实验的基础上同基于遗传算法和精化网格法的选取方法进行了对比分析,结果表明该组合算法具有更好的全局搜索性能和收敛速度,是SVM参数选取的一种有效方法,具有较强的实用价值.
針對傳統方法的不足,提齣將一種模擬退火組閤算法用于支持嚮量機的參數選擇,將優化指標設定為最大化SVM的汎化能力,併據此確立適噹的目標函數;同時藉鑒交扠檢驗的思想,建立以訓練集和測試集中的數據分彆選擇模型和搜索最優參數組閤的研究手段.最後,在倣真實驗的基礎上同基于遺傳算法和精化網格法的選取方法進行瞭對比分析,結果錶明該組閤算法具有更好的全跼搜索性能和收斂速度,是SVM參數選取的一種有效方法,具有較彊的實用價值.
침대전통방법적불족,제출장일충모의퇴화조합산법용우지지향량궤적삼수선택,장우화지표설정위최대화SVM적범화능력,병거차학립괄당적목표함수;동시차감교차검험적사상,건립이훈련집화측시집중적수거분별선택모형화수색최우삼수조합적연구수단.최후,재방진실험적기출상동기우유전산법화정화망격법적선취방법진행료대비분석,결과표명해조합산법구유경호적전국수색성능화수렴속도,시SVM삼수선취적일충유효방법,구유교강적실용개치.
