计算机工程与科学
計算機工程與科學
계산궤공정여과학
COMPUTER ENGINEERING & SCIENCE
2014年
4期
702-706
,共5页
支持向量机%参数优化方法%均匀设计%网格搜索%粒子群算法%遗传算法
支持嚮量機%參數優化方法%均勻設計%網格搜索%粒子群算法%遺傳算法
지지향량궤%삼수우화방법%균균설계%망격수색%입자군산법%유전산법
support vector machine%parameter optimization method%uniform design%grid search%particle swarm optimization%genetic algorithm
在实际应用中,支持向量机的性能依赖于参数的选择.针对支持向量机的参数选择问题进行了研究和分析,提出了基于均匀设计的支持向量机参数优化方法.与基于网格搜索、粒子群算法、遗传算法等支持向量机参数优化方法进行了比较与分析,采用多个不同规模的标准的分类数据集进行测试,比较了四种方法的分类正确率和运行时间.仿真实验表明,四种方法都能找到最优参数,使支持向量机的分类正确率接近或超过分类数据集的理论精度,本文方法具有寻参时间短的特点.
在實際應用中,支持嚮量機的性能依賴于參數的選擇.針對支持嚮量機的參數選擇問題進行瞭研究和分析,提齣瞭基于均勻設計的支持嚮量機參數優化方法.與基于網格搜索、粒子群算法、遺傳算法等支持嚮量機參數優化方法進行瞭比較與分析,採用多箇不同規模的標準的分類數據集進行測試,比較瞭四種方法的分類正確率和運行時間.倣真實驗錶明,四種方法都能找到最優參數,使支持嚮量機的分類正確率接近或超過分類數據集的理論精度,本文方法具有尋參時間短的特點.
재실제응용중,지지향량궤적성능의뢰우삼수적선택.침대지지향량궤적삼수선택문제진행료연구화분석,제출료기우균균설계적지지향량궤삼수우화방법.여기우망격수색、입자군산법、유전산법등지지향량궤삼수우화방법진행료비교여분석,채용다개불동규모적표준적분류수거집진행측시,비교료사충방법적분류정학솔화운행시간.방진실험표명,사충방법도능조도최우삼수,사지지향량궤적분류정학솔접근혹초과분류수거집적이론정도,본문방법구유심삼시간단적특점.
