文献类型：期刊文章

作　　者：匡芳君[1,2] 徐蔚鸿[1,3] 张思扬[2]

机构地区：[1]南京理工大学计算机科学与工程学院,南京210094 [2]湖南安全技术职业学院电气与信息工程系,长沙410151 [3]长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410114

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：湖南省科技计划资助项目(2012SK4046;2012FJ3005;2013FJ4217);湖南省教育厅科研基金资助项目(3C086;12C0983)

年　　份：2014

卷　　号：31

期　　号：3

起止页码：671-674

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对混合核SVM的多参数优化问题,提出利用改进混沌粒子群(ICPSO)对SVM基本参数(惩罚因子、核参数等)、混合核可调参数进行寻优,以获取最佳参数组合。实验结果表明,该方法能够快速有效地提取最优参数组合,其泛化性能明显提升,拟合效果更好。该方法用于煤与瓦斯突出预测,具有良好的建模效果和更高的预测精度。

关 键 词：支持向量机 混合核  混沌粒子群优化 参数优化 煤与瓦斯突出

分 类 号：TP181]