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题名基于实数编码遗传算法的改进支持向量机
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作者
潘美芹
贺国平
王向荣
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机构
山东科技大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2007年第z2期17-21,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(10571109,60603090)
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文摘
提出了一种基于实数编码遗传算法的改进支持向量机.针对二进制遗传算法求解分类问题的3点不足之处,提出了改进算法.该算法在问题的约束中引进核函数,将问题映射到高维空间,成为线性问题后求解,从而使算法不仅适合解线性问题,也适合解非线性问题;引进Reduced SVM思想,仅用数据集的1%～10%的样本信息就能求出分类问题的分划超平面,从而大大降低了问题的复杂性;最后采用实数编码的遗传算法求解,节省了两次编码-解码转换所占据的运行时间.给出了算法的迭代步骤,数值实验表明该改进的算法是有效的,理论证明该算法确实是收敛的.
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关键词
支持向量机
最优分划超平面
遗传算法
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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