作者：杨旭; 纪玉波; 田雪支持向量机svm参数选取遗传算法统计学习理论
摘要：支持向量机(SVM)是一种非常有前景的学习机器.然而在实际应用中,SVM的参数选取问题一直没有得到很好的解决,这在很大程度上限制了它的应用.为了能够自动地获得最佳参数,提出了基于遗传算法的SVM参数选取方法.该方法首先通过分析SVM参数对其性能的影响来确定遗传算法的搜索区间,然后在该区间内对搜索的参数进行选取.将该文提出的方法应用于5个由R(a)tsch收集的标准模式库,实验结果表明由该方法所得参数确定的SVM具有较优的识别率和较简单的结构,即具有较佳的整体性能.
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