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基于实数编码遗传算法的改进支持向量机
  • ISSN号：1000-1239
  • 期刊名称：《计算机研究与发展》
  • 时间：0
  • 分类：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]山东科技大学信息科学与工程学院,青岛,266510 山东科技大学信息科学与工程学院,青岛,266510 山东科技大学信息科学与工程学院,青岛,266510
  • 相关基金：国家自然科学基金项目(10571109,60603090)
作者： 潘美芹[1], 贺国平[1], 王向荣[1]
关键词： 支持向量机, 最优分划超平面, 遗传算法
中文摘要：

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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期刊信息
  • 《计算机研究与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院计算技术研究所
  • 主编：徐志伟
  • 地址：北京市科学院南路6号中科院计算所
  • 邮编：100190
  • 邮箱：crad@ict.ac.cn
  • 电话：010-62620696 62600350
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-1239
  • 国内统一刊号：ISSN：11-1777/TP
  • 邮发代号:2-654
  • 获奖情况:
  • 2001-2007百种中国杰出学术期刊，2008中国精品科...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:40349