计算机集成制造系统
計算機集成製造繫統
계산궤집성제조계통
COMPUTER INTEGRATED MANUFACTURING SYSTEMS
2007年
5期
1030-1034
,共5页
支持矢量机%遗传算法%企业资源规划%资信评估
支持矢量機%遺傳算法%企業資源規劃%資信評估
지지시량궤%유전산법%기업자원규화%자신평고
为使支持矢量机的参数确定过程更简单高效,提出了一种基于遗传算法的支持矢量机算法.该算法首先确定误差惩罚因子和核参数,利用遗传算法,通过对训练样本自动进化得出对应最优分类超平面,减少了耗时,完成了对确定过程的智能化和参数结果值的最优化;其余两个参数则由支持矢量机算法确定.该算法在Ratsch标准模式库中进行了实验结果的对比,结果表明具有优势,并在一粮食企业的企业资源规划系统资信评估中成功应用,证明该算法具有更好的识别率和更高的性能.
為使支持矢量機的參數確定過程更簡單高效,提齣瞭一種基于遺傳算法的支持矢量機算法.該算法首先確定誤差懲罰因子和覈參數,利用遺傳算法,通過對訓練樣本自動進化得齣對應最優分類超平麵,減少瞭耗時,完成瞭對確定過程的智能化和參數結果值的最優化;其餘兩箇參數則由支持矢量機算法確定.該算法在Ratsch標準模式庫中進行瞭實驗結果的對比,結果錶明具有優勢,併在一糧食企業的企業資源規劃繫統資信評估中成功應用,證明該算法具有更好的識彆率和更高的性能.
위사지지시량궤적삼수학정과정경간단고효,제출료일충기우유전산법적지지시량궤산법.해산법수선학정오차징벌인자화핵삼수,이용유전산법,통과대훈련양본자동진화득출대응최우분류초평면,감소료모시,완성료대학정과정적지능화화삼수결과치적최우화;기여량개삼수칙유지지시량궤산법학정.해산법재Ratsch표준모식고중진행료실험결과적대비,결과표명구유우세,병재일양식기업적기업자원규화계통자신평고중성공응용,증명해산법구유경호적식별솔화경고적성능.
