《基於改進的格線搜尋法的SVM參數最佳化》是王健峰、張磊等撰寫的一篇論文。
基本介紹
- 中文名：基於改進的格線搜尋法的SVM參數最佳化
- 作者：王健峰、張磊等
- 論文來源：套用科技
- 發表時間：2012
- 分類號：TP18;TP391.3
論文摘要,引文格式,
論文摘要
比較了現今套用比較廣泛的3種支持向量機(SVM)參數最佳化方法.具體分析了格線法、遺傳算法和粒子群算法在SVM參數最佳化方面的性能以及優缺點,提出了一種改進的格線法.先在較大範圍內進行搜尋,在得到的最佳化結果附近區域再進行精確搜尋.實驗表明改進的格線搜尋法耗時短,更適用於有時間要求的說話人識別套用中。
引文格式
王健峰,張磊,陳國興,何學文.基於改進的格線搜尋法的SVM參數最佳化[J].套用科技,2012,39(03):28-31.
