厦门大学学报（自然科学版）
廈門大學學報（自然科學版）
하문대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF XIAMEN UNIVERSITY (NATURAL SCIENCE)
2013年
5期
609-612
,共4页
毛耀宗%陈珂%江弋%邹权
毛耀宗%陳珂%江弋%鄒權
모요종%진가%강익%추권
支持向量机%粒子群算法%图形处理器%参数寻优
支持嚮量機%粒子群算法%圖形處理器%參數尋優
지지향량궤%입자군산법%도형처리기%삼수심우
support vector machine(SVM)%particle swarm optimization(PSO)%graphic processing unit(GPU)%parameter optimization
支持向量机(support vector machine,SVM)的参数选择对其性能有着重要的影响,使用穷举法优化参数需要大量的计算时间.为快速寻找最优参数组合,利用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)收敛速度快、简单易行等特点,将SVM参数作为粒子的解决方案.并利用图形处理器(graphics processing unit,GPU)并行化处理能力计算每个参数的分类准确率,从而提升了在一定的搜索空间内寻找最佳参数组合的计算速度.对UCI数据进行实验,对比结果显示,该方法能快速有效地获取优化结果.
支持嚮量機(support vector machine,SVM)的參數選擇對其性能有著重要的影響,使用窮舉法優化參數需要大量的計算時間.為快速尋找最優參數組閤,利用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)收斂速度快、簡單易行等特點,將SVM參數作為粒子的解決方案.併利用圖形處理器(graphics processing unit,GPU)併行化處理能力計算每箇參數的分類準確率,從而提升瞭在一定的搜索空間內尋找最佳參數組閤的計算速度.對UCI數據進行實驗,對比結果顯示,該方法能快速有效地穫取優化結果.
지지향량궤(support vector machine,SVM)적삼수선택대기성능유착중요적영향,사용궁거법우화삼수수요대량적계산시간.위쾌속심조최우삼수조합,이용입자군산법(particle swarm optimization,PSO)수렴속도쾌、간단역행등특점,장SVM삼수작위입자적해결방안.병이용도형처리기(graphics processing unit,GPU)병행화처리능력계산매개삼수적분류준학솔,종이제승료재일정적수색공간내심조최가삼수조합적계산속도.대UCI수거진행실험,대비결과현시,해방법능쾌속유효지획취우화결과.
