电子科技大学 计算机科学与工程学院 成都 610054
刘昌平
TP18
首先介绍最近出现的参数优化方法,概括了高效率的参数优化算法应具备的若干特点 .然后提出了一种新的支持向量机参数优化方法.该方法先在局域内用混沌优化搜索局域最优点,再将此最优点作为梯度方向,通过改变局域范围跳出局部寻优区域. 该方法降低了对性能函数连续且可微的要求,收敛速度快,最终优化解与支持向量机的参数初始值无关.最后,通过仿真实验表明了该方法具有更高的分类和回归准确率.
刘昌平; 范明钰 ;王光卫 ;马素丽.基于梯度算法的支持向量机参数优化方法[J].控制与决策,2008,23(11):1291-1295