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支持向量回归参数的混合选择
被引量：
4
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作者
王强
陈英武
邢立宁
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第15期40-42,63,共4页
为提高支持向量回归算法的学习能力和泛化性能,提出了一种优化支持向量回归参数的混合选择算法。根据训练样本的规模和噪声水平等信息,确定支持向量回归参数的取值范围,用实数编码的免疫遗传算法搜索最佳参数值。混合选择算法具有较高...
为提高支持向量回归算法的学习能力和泛化性能,提出了一种优化支持向量回归参数的混合选择算法。根据训练样本的规模和噪声水平等信息,确定支持向量回归参数的取值范围,用实数编码的免疫遗传算法搜索最佳参数值。混合选择算法具有较高的精度和效率,在选择支持向量回归参数时,不必考虑模型的复杂度和变量维数。仿真实验结果表明,该算法是选择支持向量回归参数的有效方法,应用到函数逼近问题时具有优良的性能。
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关键词
支持向量回归
参数选择
训练样本信息
免疫遗传算法
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职称材料
题名
支持向量回归参数的混合选择
被引量：
4
1
作者
王强
陈英武
邢立宁
机构
国防科技大学信息系统与管理学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第15期40-42,63,共4页
文摘
为提高支持向量回归算法的学习能力和泛化性能,提出了一种优化支持向量回归参数的混合选择算法。根据训练样本的规模和噪声水平等信息,确定支持向量回归参数的取值范围,用实数编码的免疫遗传算法搜索最佳参数值。混合选择算法具有较高的精度和效率,在选择支持向量回归参数时,不必考虑模型的复杂度和变量维数。仿真实验结果表明,该算法是选择支持向量回归参数的有效方法,应用到函数逼近问题时具有优良的性能。
关键词
支持向量回归
参数选择
训练样本信息
免疫遗传算法
Keywords
support vector regression
parameters selection
training samples information
immune genetic algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
支持向量回归参数的混合选择
王强
陈英武
邢立宁
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007
4
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