支持向量机中一种参数优化选取方法

本文给出一种支持向量机中的参数优化选取方法. 它是通过遗传算法和确定性算法相结合解平衡约束优化问题,求出二分类支持向量机(SVM)中的正则参数C,本文将C作为优化问题中的变量来处理.遗传算法用来求解以C为变量的优化问题, 而确定性算法对每一个C值求解约束.数值计算的结果表明,用文中所述的方法求得的C值能明显提高支持向量机的泛化性能....

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Veröffentlicht in:	运筹与管理 2007-06, Vol.16 (3), p.61-65
1. Verfasser:	董玉林夏尊铨杨慎恭
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Schlagworte:	平衡约束规划支持向量机正则参数遗传算法
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	本文给出一种支持向量机中的参数优化选取方法. 它是通过遗传算法和确定性算法相结合解平衡约束优化问题,求出二分类支持向量机(SVM)中的正则参数C,本文将C作为优化问题中的变量来处理.遗传算法用来求解以C为变量的优化问题, 而确定性算法对每一个C值求解约束.数值计算的结果表明,用文中所述的方法求得的C值能明显提高支持向量机的泛化性能.
ISSN:	1007-3221
DOI:	10.3969/j.issn.1007-3221.2007.03.012