| 基于GEP的支持向量机参数优化 |
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| 引用本文： | 王文栋,钟智,元昌安. 基于GEP的支持向量机参数优化[J]. 广西师范学院学报(自然科学版), 2010, 27(2): 66-70 |
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| 作者姓名： | 王文栋 钟智 元昌安 |
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| 作者单位： | 广西师范学院计算机与信息工程学院,广西,南宁,530023;广西师范学院计算机与信息工程学院,广西,南宁,530023;广西师范学院计算机与信息工程学院,广西,南宁,530023 |
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| 摘 要： | 支持向量机(SVM)具有优良的学习能力和推广能力,然而其性能依赖于参数的选取.本文对影响模型分类能力的相关参数(C、σ2)进行了研究,提出了一种基于基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)的支持向量机参数选择算法,即根据参数在分类器中的作用,利用GEP优化参数的两种编码方案分别对C与σ2进行编码,期望改进支持向量机的分类精度和泛化能力.最后实验表明了本文算法的有效性.
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| 关 键 词： | 支持向量机 基因表达式编程 参数优化 |
Parameter Optimization Algorithm for SVM Based on Gene Expression Programming Method |
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| WANG WEN-dong,ZHONG Zhi,YUAN Chang-an. Parameter Optimization Algorithm for SVM Based on Gene Expression Programming Method[J]. Journal of Guangxi Teachers Education University:Natural Science Edition, 2010, 27(2): 66-70 |
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| Authors: | WANG WEN-dong ZHONG Zhi YUAN Chang-an |
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