计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2008年
22期
35-38
,共4页
郝艳友%迟忠先%李克秋%张永
郝豔友%遲忠先%李剋鞦%張永
학염우%지충선%리극추%장영
支持向量机%特征选择%参数优化%免疫遗传算法
支持嚮量機%特徵選擇%參數優化%免疫遺傳算法
지지향량궤%특정선택%삼수우화%면역유전산법
特征子集选择和训练参数的优化一直是SVM研究中的两个重要方面,选择合适的特征和合理的训练参数可以提高SVM分类器的性能,以往的研究是将两个问题分别进行解决.随着遗传优化等自然计算技术在人工智能领域的应用,开始出现特征选择及参数的同时优化研究.研究采用免疫遗传算法(IGA)对特征选择及SVM参数的同时优化,提出了一种IGA-SVM算法.实验表明,该方法可找出合适的特征子集及SVM参数,并取得较好的分类效果,证明算法的有效性.
特徵子集選擇和訓練參數的優化一直是SVM研究中的兩箇重要方麵,選擇閤適的特徵和閤理的訓練參數可以提高SVM分類器的性能,以往的研究是將兩箇問題分彆進行解決.隨著遺傳優化等自然計算技術在人工智能領域的應用,開始齣現特徵選擇及參數的同時優化研究.研究採用免疫遺傳算法(IGA)對特徵選擇及SVM參數的同時優化,提齣瞭一種IGA-SVM算法.實驗錶明,該方法可找齣閤適的特徵子集及SVM參數,併取得較好的分類效果,證明算法的有效性.
특정자집선택화훈련삼수적우화일직시SVM연구중적량개중요방면,선택합괄적특정화합리적훈련삼수가이제고SVM분류기적성능,이왕적연구시장량개문제분별진행해결.수착유전우화등자연계산기술재인공지능영역적응용,개시출현특정선택급삼수적동시우화연구.연구채용면역유전산법(IGA)대특정선택급SVM삼수적동시우화,제출료일충IGA-SVM산법.실험표명,해방법가조출합괄적특정자집급SVM삼수,병취득교호적분류효과,증명산법적유효성.
