文献类型：期刊文章

作　　者：赵明渊[1,2] 唐勇[1] 傅翀[1] 周明天[1]

机构地区：[1]电子科技大学计算机科学与工程学院,成都610054 [2]中国农业银行四川省分行,成都610015

出　　处：《控制与决策》

基　　金：国家自然科学基金项目(60671033);教育部博士点基金项目(20060614015)

年　　份：2010

卷　　号：25

期　　号：8

起止页码：1133-1138

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20103913261362)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：鉴于支持向量机特征选择和参数优化对其分类准确率有重大的影响,将支持向量机渐近性能融入遗传算法并生成特征染色体,从而将遗传算法的搜索导向超参数空间中的最佳化误差直线.在此基础上,提出一种新的基于带特征染色体遗传算法的方法,同时进行支持向量机特征选择和参数优化.在与网格搜索、不带特征染色体遗传算法和其他方法的比较中,所提出的方法具有较高的准确率、更小的特征子集和更少的处理时间.

关 键 词：特征染色体  遗传算法 特征选择  参数优化 支持向量机

分 类 号：TP183]