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首页 > 过刊浏览>2006年第21卷第1期 >111-0113
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基于混沌优化算法的支持向量机参数选取方法
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湖南大学电气与信息工程学院 长沙 410083

作者简介:

袁小芳

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    支持向量机(SVM)的参数取值决定了其学习性能和泛化能力.对此,将SVM参数的选取看作参数的组合优化,建立组合优化的目标函数,采用变尺度混沌优化算法来搜索最优目标函数值.混沌优化算法是一种全局搜索方法, 在选取SVM 参数时,不必考虑模型的复杂度和变量维数.仿真表明, 混沌优化算法是选取SVM 参数的有效方法,应用到函数逼近时具有优良的性能.

    Abstract:

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引用本文

袁小芳; 王耀南.基于混沌优化算法的支持向量机参数选取方法[J].控制与决策,2006,21(1):111-0113

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  • 收稿日期:2004-11-15
  • 最后修改日期:2005-03-10
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  • 在线发布日期: 2006-01-20
  • 出版日期:
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