基于改進(jìn)網(wǎng)格搜索法的SVM參數(shù)優(yōu)化
作者：劉小生; 章治邦 江西理工大學(xué)建筑與測繪工程學(xué)院; 江西贛州341000
摘要：支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)和泛化能力很大程度上取決于其相關(guān)參數(shù)的選取.針對傳統(tǒng)網(wǎng)格算法的不足,引入全局粒子群算法,利用其能夠快速到達(dá)最優(yōu)解附近的優(yōu)勢:先使用粒子群算法進(jìn)行粗搜;再使用網(wǎng)格搜索法進(jìn)行小步長的精細(xì)搜索得到最優(yōu)解.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:基于改進(jìn)的網(wǎng)格搜索法SVM對比傳統(tǒng)網(wǎng)格搜索法SVM,在預(yù)測精度和運(yùn)算時(shí)間上都具有優(yōu)勢.
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江西理工大學(xué)學(xué)報(bào)雜志， 雙月刊，本刊重視學(xué)術(shù)導(dǎo)向，堅(jiān)持科學(xué)性、學(xué)術(shù)性、先進(jìn)性、創(chuàng)新性，刊載內(nèi)容涉及的欄目：經(jīng)濟(jì)管理、土木·測繪、化學(xué)·環(huán)境、教育管理、學(xué)術(shù)探討、文化藝術(shù)研究、教學(xué)研究、環(huán)境與資源法學(xué)研究、控制·信息、礦業(yè)·安全、數(shù)學(xué)·物理、機(jī)械·電氣等。于1980年經(jīng)新聞總署批準(zhǔn)的正規(guī)刊物。
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