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基于混沌遗传算法的SVM特征和参数优化
被引量：
4
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作者
杜占龙
谭业双
甘彤
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第5期163-166,共4页
为解决支持向量机(SVM)分类器的样本特征选择和参数优化问题,提出一种将特征选择和参数选择进行联合优化的方法。基于变尺度的混沌遗传算法,联合优化染色体编、译码,利用混沌的遍历性产生初始种群,改进遗传算法中的交叉算子,动态缩减寻...
为解决支持向量机(SVM)分类器的样本特征选择和参数优化问题,提出一种将特征选择和参数选择进行联合优化的方法。基于变尺度的混沌遗传算法,联合优化染色体编、译码,利用混沌的遍历性产生初始种群,改进遗传算法中的交叉算子,动态缩减寻优区间。将该方法应用于短波通信控制器的诊断分类器中,以实现分类器特征子集选取和参数的联合优化,结果表明该方法具有较强的寻优能力。
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关键词
支持向量机
混沌遗传算法
特征选取
参数优化
故障诊断
变尺度
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职称材料
题名
基于混沌遗传算法的SVM特征和参数优化
被引量：
4
1
作者
杜占龙
谭业双
甘彤
机构
军械工程
学院
光学与电子工程系
中国科学院研究生院国家天文台
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第5期163-166,共4页
文摘
为解决支持向量机(SVM)分类器的样本特征选择和参数优化问题,提出一种将特征选择和参数选择进行联合优化的方法。基于变尺度的混沌遗传算法,联合优化染色体编、译码,利用混沌的遍历性产生初始种群,改进遗传算法中的交叉算子,动态缩减寻优区间。将该方法应用于短波通信控制器的诊断分类器中,以实现分类器特征子集选取和参数的联合优化,结果表明该方法具有较强的寻优能力。
关键词
支持向量机
混沌遗传算法
特征选取
参数优化
故障诊断
变尺度
Keywords
Support Vector Machine（SVM）
chaotic genetic algorithm
feature selection
parameter optimization
fault diagnosis
mutative scale
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混沌遗传算法的SVM特征和参数优化
杜占龙
谭业双
甘彤
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012
4
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