基于佳点集遗传算法的支持向量机的参数选择

摘要

支持向量机(Suppoft Vector Machine,SVM)的参数选择一直缺乏很完善的方法,很大程度上限制了它的应用.为了获得较好的SVM参数,提出了基于佳点集遗传算法的参数选择方法,利用佳点集遗传算法对遗传算法中的交叉操作进行了重新设计,减少了遗传算法的收敛时间并且提高了遗传算法的精度,从而确保了SVM参数选择的准确性.通过数值实验表明由该方法所得的支持向量机可以在一定程度上自动地选择参数,具有一定的推广意义.