计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2007年
14期
52-55
,共4页
支持向量回归%特征选择%参数选择%主成分分析%免疫遗传算法
支持嚮量迴歸%特徵選擇%參數選擇%主成分分析%免疫遺傳算法
지지향량회귀%특정선택%삼수선택%주성분분석%면역유전산법
为提高支持向量回归算法的学习能力和泛化性能,提出了特征选择和支持向量回归参数的联合优化方法.联合优化方法采用主成分分析产生新的特征集,以方均误差为目标计算回归精度,并应用实数编码的免疫遗传算法求解此优化问题.仿真实验结果表明,联合优化的回归精度要优于单独优化特征和支持向量回归参数,而且优化速度更快.
為提高支持嚮量迴歸算法的學習能力和汎化性能,提齣瞭特徵選擇和支持嚮量迴歸參數的聯閤優化方法.聯閤優化方法採用主成分分析產生新的特徵集,以方均誤差為目標計算迴歸精度,併應用實數編碼的免疫遺傳算法求解此優化問題.倣真實驗結果錶明,聯閤優化的迴歸精度要優于單獨優化特徵和支持嚮量迴歸參數,而且優化速度更快.
위제고지지향량회귀산법적학습능력화범화성능,제출료특정선택화지지향량회귀삼수적연합우화방법.연합우화방법채용주성분분석산생신적특정집,이방균오차위목표계산회귀정도,병응용실수편마적면역유전산법구해차우화문제.방진실험결과표명,연합우화적회귀정도요우우단독우화특정화지지향량회귀삼수,이차우화속도경쾌.
