基于遗传算法的SVM参数组合优化

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基于改进遗传算法的SVM模型优化研究

基于改进遗传算法的SVM模型优化研究随着时代的发展和科技的进步，越来越多的数据需要被分析和处理。

其中，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种经典的机器学习算法，常用于分类和回归问题。

然而，在实际应用中，SVM面临的最大问题是取得高精度分类结果的时间开销，因此优化SVM模型的效率成为了重要的研究方向。

本文主要讨论基于改进遗传算法的SVM模型优化研究。

一、SVM模型简介支持向量机是一种非线性分类器，它的出现开创了一种新的模式识别和数据挖掘技术。

本质上，SVM是通过在高维空间中将样本划分为不同的类别来进行分类。

相较于传统的分类算法，SVM具有许多优点，例如：可以处理多维度问题；不容易陷入局部最优解；可以处理高维数据；准确率高等等。

因此，SVM在很多领域得到广泛的应用。

二、SVM模型优化方法尽管SVM是一个非常优秀的分类器，但是它的计算复杂度也非常高。

优化SVM模型效率的方法有很多，如分类器参数优化、核选择、特征选择等。

下面，我们将重点介绍基于改进遗传算法的SVM模型优化方法。

1、改进遗传算法遗传算法是一种基于自然进化思想的优化算法。

它通过模拟自然选择、遗传变异等过程来寻找最优解。

对于优化SVM模型而言，遗传算法是一种非常有效的工具。

然而，遗传算法存在一些缺陷，例如：算法收敛速度慢、易受参数设置的影响等。

因此，许多学者提出了改进遗传算法，以提高算法的效率和准确率。

2、SVM模型参数优化SVM模型的效果和参数的选取密切相关，因此，进行SVM参数的优化是提高算法效率的一种重要的手段。

一般有两种方法进行SVM参数优化：网格搜索和遗传算法。

基于改进遗传算法的SVM模型优化研究，就是采用遗传算法进行SVM参数的优化，以达到优化SVM模型性能的目的。

3、实验结果为了验证该算法的优越性，我们在多个数据集上进行测试实验。

通过实验数据的分析，我们可以得出以下结论：使用改进遗传算法进行SVM模型参数优化，可以提高SVM模型的预测精度；与传统的遗传算法相比，改进遗传算法更加有效、更加稳定，并且能够在相同条件下更快地收敛。

融合改进遗传和人工蜂群的SVM参数优化算法

Abstract：Aiming at the problems that genetic algorithm can’t make good use of system output information, it’s easily to fall into prematurity, and artificial bee colony algorithm is slow at the beginning of the search, this paper combines improved genetic algorithm and artificial bee colony algorithm to achieve complementary, and takes the classification accuracy of SVM test set as fitness function to propose Genetic-Artificial Bee Colony Algorithm（G-ABCA）of support vector machine parameter optimization, and compares G-ABCA with improved genetic algorithm and artificial bee colony algorithm by simulation experiment. The experiment results show that the performance of G-ABCA in support vector machine parameter optimization is better than other algorithms, G-ABCA greatly improves the classification accuracy of SVM, and it is step-by-step convergent. Key words：genetic algorithm; artificial bee colony algorithm; combination; support vector machine; parameter optimization

支持向量机与遗传算法的融合技巧与实践

支持向量机与遗传算法的融合技巧与实践支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是机器学习领域中两种常用的算法。

SVM是一种监督学习算法，主要用于分类和回归问题。

GA是一种优化算法，通过模拟生物进化过程来寻找最优解。

本文将探讨SVM与GA的融合技巧与实践，以提高模型的性能和泛化能力。

首先，我们来了解一下SVM和GA的基本原理。

SVM通过寻找一个最优的超平面来将样本分为不同的类别。

它的核心思想是最大化类别间的间隔，从而提高分类的准确性。

GA则是通过模拟生物进化过程来搜索最优解。

它通过遗传操作（交叉和变异）来生成新的解，并通过适应度函数来评估解的质量。

将SVM与GA相结合可以充分利用它们各自的优势。

SVM在处理高维数据和非线性问题方面表现出色，而GA可以搜索全局最优解。

融合SVM和GA可以通过以下几个方面来实现。

首先，可以将GA用于SVM的参数优化。

SVM有一些关键的参数，如惩罚系数C和核函数的参数。

通过GA来搜索最优的参数组合，可以提高SVM的性能。

可以将每个参数看作是一个基因，并通过遗传操作来生成新的参数组合。

然后，根据模型的性能来评估每个参数组合的适应度，从而选择出最优的参数组合。

其次，可以将GA用于特征选择。

在实际应用中，数据往往具有高维度的特点，而且其中很多特征可能是冗余或噪声。

通过GA来选择最重要的特征，可以提高模型的泛化能力和解释性。

可以将每个特征看作是一个基因，并通过遗传操作来选择最优的特征子集。

然后，根据模型的性能来评估每个特征子集的适应度，从而选择出最优的特征子集。

此外，还可以将GA用于样本选择。

在实际应用中，样本往往是不平衡的，即不同类别的样本数量差异较大。

通过GA来选择最具代表性的样本，可以提高模型对少数类样本的分类能力。

可以将每个样本看作是一个基因，并通过遗传操作来选择最优的样本子集。

然后，根据模型的性能来评估每个样本子集的适应度，从而选择出最优的样本子集。

基于PSO与GA的SVM特征选择与参数优化算法

基于PSO与GA的SVM特征选择与参数优化算法作者：温海标来源：《软件导刊》2017年第05期摘要摘要：支持向量机（SVM）在处理大样本特征维数较多的数据集时，算法消耗时间长而且容易陷入局部最优解，选择不合适的SVM算法参数会影响SVM模型分类性能。

为了提高SVM性能，提出了基于粒子群算法（PSO）和遗传算法（GA）相结合的SVM特征选择与参数同步优化算法PGS。

在UCI标准数据集上的实验表明，PGS算法能有效地找出合适的特征子集及SVM算法参数，提高收敛速度并能在较小的特征子集获得较高的分类准确率。

关键词关键词：粒子群算法；遗传算法；支持向量机；特征选择；参数优化DOIDOI：10.11907/rjdk.171267中图分类号：TP312文献标识码：A文章编号文章编号：16727800（2017）0050021030引言分类问题主要是分类器模型的选择、分类样本的特征选择以及分类器参数优化等问题，是模式识别领域的基础问题。

Vapnik等[1]在1995年提出一种新型有监督的统计学习方法——支持向量机（Support Vector Machines，SVM），在文本分类、图像分类、人脸识别等诸多领域得到了成功应用，成为机器学习领域的研究热点。

研究表明，SVM分类器的参数例如核函数参数、惩罚参数C与SVM 的分类性能有很大关系[2]，选择合适的参数能显著提高SVM的分类精度。

特征选择是根据某种评估标准从样本的原始特征中选择部分特征作为特征子集[3]。

大数据时代下，样本冗余特征不断出现，如何从大样本特征中去除冗余、选取有利特征是机器学习的重要研究课题。

样本特征选择合理，不但可以消除冗余，而且可以降低算法时间复杂度，加快算法运行速度，提高分类器的准确率。

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是根据鸟群扑食行为产生的仿生设计算法，属于一种简单有效的全局优化算法，已在许多领域得到应用，如用于参数选择[4]。

基于混合仿生算法的SVM参数优化

对实际应用问题进行分类时，样本数一般都是有限的，支持向量机因不过分依赖样本数量的特点，而在解决小样本、非线性及高维模式识别中具有一定的优势。比较于重视经验风险最小化的算法，ＶＭ能相Ｓ
够在学习能力和泛化精度上取得平衡，近几年在模式识别、器学习等领域上有着广泛的应用，机取得了大
１相关理论
１１支持向量机的参数．支持向量机的原始形式可归结为以下的二次规划问题：
１二
ａｎｒｉ寺ｌ＋Ｃ＞：，ｌｌＷｌ。
ｓｂｅｔｏｙ［砌ｚ）３１ｕｊｃｔ：（＋ｂ≥ 一，，，，） ≥ ０（＝１２ … ｚ，。
在对参数进行初次优化时，可找到在指定范围内的较优的解，是遗传算法容易出现过早收敛，得到的但所
最优解可能是局部最优，因此不要求通过ＧＡ找到最优解，通过设置较少的ＧＡ进化代数，到和最优解找距离较接近的解即可；把这些解相邻的一段区域值作为粒子群算法的寻优区间，次优化ＳＭ的参再二Ｖ数，由于粒子群算法的运算精度高，可在输入的较小区域内找到比ＧＡ更好的解，并且在获取最优解的同时，由于ＧＡ的进化代数较少，Ｓ的寻优区间也大大减少而缩短算法的运行时间。ＰＯ
（）２

基于遗传算法的LS-SVM参数优选及其在经济预测中的应用

Ｍｃｉｅ（ＳＳＭｎＳＳＭＷＳｗｌｔｉｙｓｇｏｕａｏａｎｅｏｏｉｓｓｍ．ｈｎｈｅｅａｎＳａｈｎＬ－Ｖ）ａｄＬ－ＶａｅａｅｂｉｐｌｎｄｔｉａｃｎｍｃｙｔＴｅ，ｔｌｔｉｅＬ — ｌｒｎｄｕｎｐｉｔａｎｅｗｌｒｄ
ａｐｌａｉｎｎｅｏｍｉｏｅａｔｎｇｐｉｔｏｉｃｎｏｃｆｒｃｓｉｃ
ＺＨＯＵｉｒｎ，Ｈｕ —ｅＺＨＥＮＧｉｅＺＨＡＯＰ —，Ｃｈｕｘｕｎ—ｉ
（ｎａｅｆＩａａｓｏ
棚Ｅｎｒｇｉｊｎｅｉ，ｉｊ０７，Ｃｉ）ｒｅｉ，ＴｎｎＵｗ￣ｔＴｎｎ００２ｈａｅｎａｉｙａｉ３ｎ
Ｋｅｏｄ：ＬａｔｑａｅｕｐｒＶｃｒｃｎｓ（ＳＳＭ）ｅｅｃａｏｔｍｐｍｚｔｎｏｙｅ－ａａｅｒ；ｙｗｒｓｅｓＳｕｒｓｐｔｅｔｈｅＬ —Ｖ；ｇｎｔｇｒｈ；ｏｔａｏｆｐｒｒｍｔｓＳｏｏＭａｉｉｌｉｉｉｉｈｐｃ
ＳＶＭＳｕｅｏｆｒｃｓｐａｉｎｉｉ．ＦｎｌｙＳＳＷａｓｄｔｅａｔｏｏｌｏｎｐｕｔａｃｔｙｉａｌ，Ｌ — ＶＭｄＢｅｗｏｋｗｅｅｃｍｐｒｎｐｅｉｔｎａｄｔｅｒｓｔｎａＰｎｔｒｒｏａｅｉｒｄｃｉｈｅｕｄｏｎｌｓｏｓｔａｅｇｎｔｇｒｈｆｒｏｔｚｎａａｔｒｆＬａｔＳｕｒｓＳｐａｃｏｃｎｒｐｓｄｉｈｓｐｐｒｉｈｗｈｔｔｅｅｃａｏｔｍｐｍｉｇｐｍｅｅｓｏｅｓｑａｅｕｐｈｉｌｉｏｉｉｒｏＶｅｔｒＭａｈｅｐｏｏｅｎｔｉａｅｓｉｆａｉｌｄｅｅｔｅｅｓｂｅａｆｃｖ．ｎｉ

基于SVM和遗传算法的新型直线电机结构参数优化

ｔｅＦｈＥＭｉｌｔｎｔｓｓｗｅｅａｒｎｅｔｈｔｏｓｏｒｈｇｎｌｎａｄｍｘｅｉｅｔｌｅｓｍｕａｉｅｔｒｒａｇｄｗｉｈｔｅｍｅｈｄｆｏｔｏｏａｄｒｎｏｅｐｒｍｎａ — ｏｉｎｏｏｅｙｉｅｙｉｅｒｒｍｔｒｏｉｚｔｏｆｎｖｌｃｌｎｄｒｔｐｅｌｎａｍｏｏａｅｎＳｔｒｂｓｄｏＶＭｎｅｔｃａｇｒｔｍａｄｇｎｅｉｌｏｉｈ
ＦＥＭｉｕａｉｇｒｓｌｓｓｗｈａｈｅｐｒｍｅｅｐｔｍｉａｉｅｈｏａｅｎＳＶＭｎｓｍｌｔｎｅｕｔｈｏｔｔｔａａｔｒｏｉｚｔｏｎｍｔｄｂｓｄｏａｄＧＡｓｆａｉｉｅｓ— ｂｅｆｒｒｓａｃｎｈｅｃｉｄｅｙｅｌｎａｏｏ．ｌｏｅｅｒｈｉｇｔｅｎｗｙｌｎｒｔｐｉｅｒｍｔｒ
ｅｅｓｗａｂａｎｄｂｐｉｉｉｇｔｅｓｒｃｕｅｐｒｍｅｅｓｗｉｎｔｇｒｔｍｓＧＡ）Ａｔｌｓ，ｈｔｒｓｏｔｉｅｙｏｔｚｎｈｔｕｔｒａａｔｒｔＧｅｅｉＡｌｏｉｈ（ｍｈｃ．ａｔｔｅ
ＺＨＡＯｉｎ，ＬＩＹｏｇｂｎ，Ｊ— ｗｅ，Ｕｎ — ｉＫＯＮＧｎｒｎＺＨＡＮＧｎＳＦａ —ａｇ，Ｐｉｇ，ＵＮｉｇｙＢｎ —ｕ
（．ｃｏｌｆＥｅｔｏｉＳｉｃａｄＴｃｎｌｇＡｎｕｎｖｒｉＨｅｅ２０３，ｈｎ；１Ｓｈｏｌｃｒｎｃｃｅｅｎｅｈｏｏｙ，ｈｉｉｅｓｙ，ｆｉ３０９ＣｉａｏｎＵｔ２ＤｅａｔｎｆＰｒｃｓｎＭｅｈｎｃｌｎｅｉｏｎｔｕｎａｉｎ，ｎｖｒｉｆ．ｐｒｍｅｔｅｉｏｃａｉａｄＰｒｃｉｎＩｓｍｅｔｔｏｉａｓｒｏＵｉｅｓｙｏｔＳｉｎｅｎｃｎｌｇｆＣｉａ，ｆｉ２０２，ｈｎ）ｃｃｄＴｅｈｏｏｙｏｈｎＨｅｅ３０７Ｃｉａｅａ

遗传算法在人脸识别中的应用案例

遗传算法在人脸识别中的应用案例人脸识别技术是近年来快速发展的一项前沿技术，它在安全领域、智能手机解锁、人脸支付等方面都有广泛的应用。

而遗传算法作为一种优化算法，也被广泛应用于人脸识别中，以提高识别准确率和效率。

本文将介绍一些遗传算法在人脸识别中的应用案例，并探讨其优势和局限性。

一、遗传算法在特征提取中的应用在人脸识别中，特征提取是非常重要的一步。

传统的特征提取方法如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等，都存在一定的局限性。

而遗传算法可以通过优化特征选择的过程，自动地找到最佳的特征子集，从而提高识别准确率。

以基于遗传算法的特征选择方法为例，首先将人脸图像转化为数字矩阵，然后通过遗传算法来选择最佳的特征子集。

遗传算法通过模拟进化过程中的选择、交叉和变异等操作，不断优化特征子集的性能。

通过这种方法，可以减少特征维度，去除冗余信息，提高分类器的性能。

二、遗传算法在分类器设计中的应用分类器是人脸识别中的核心组件，它的设计直接影响到识别准确率。

遗传算法可以应用于分类器的参数优化，以提高分类器的性能。

以基于遗传算法的支持向量机（SVM）参数优化为例，首先通过遗传算法来搜索最佳的SVM参数组合，如核函数类型、惩罚因子等。

然后使用优化后的参数训练SVM分类器，从而提高分类准确率。

三、遗传算法在人脸图像增强中的应用人脸图像质量对于识别准确率有着重要影响。

而遗传算法可以应用于人脸图像增强，以提高图像质量，从而提高识别准确率。

以基于遗传算法的图像增强为例，首先通过遗传算法来寻找最佳的图像增强参数，如对比度、亮度等。

然后使用优化后的参数对人脸图像进行增强处理，从而提高图像质量，增强人脸特征的可辨识度。

遗传算法在人脸识别中的应用具有一定的优势，但也存在一些局限性。

首先，遗传算法的计算复杂度较高，需要大量的计算资源和时间。

其次，遗传算法的结果具有一定的随机性，可能无法保证每次都能找到全局最优解。

此外，遗传算法的参数设置也对结果产生一定的影响，需要经验和调优。

基于捕食搜索策略遗传算法的SVM参数优化方法

ＡｓａｔａｅｎｔｅａｔｈｔｅｅａｚｔｎａｄｆｔｇａｃｒｃｆｈｕｐｒＶｃｒｃｉＳＭ）ｍｄｌｅｅｄｂｔｃ：ＢｓｄｏｃｔａｇｎｒｌａｏｎｔｎｃｕａｙｏｔｅＳｐｏｔｅｔｈｎｒｈｆｉｉｉｉｏＭａｅ（Ｖｏｅｄｐｎ
Ｐａａｅｅｐｉｉａｉｎａｇｒｔｏｕｐｏｔｖｃｏａｈｎｅｂｓｄｎｒｍｔｒｏｔｍｚｔｏｌｏｉｈｍｆｒｓｐｒｅｔｒｍｃｉａｅｏｐｒｄｔｒｅｒｈｇｎｔｃａｇｒｔｍｅａｏｙｓａｃｅｅｉｌｏｉｈ
ｏｔａａｔｒｅｔｎ，ａｐｅａｏｙｓａｃｅｅｉａｇｒｔｎｉｓｐｒｍｅｅｓｓｔｉｇｒｄｔｒｅｒｈｇｎｔｃｌｏｈｍｓｐｒｐｏｅｏｄｅｅｍｉｈａａｔｒｏｈｅＳＶＭ．Ｔｈｉｗａｏｓｄｔｔｒｎｅｔｅｐｒｍｅｅｓｆｔｅ
策变量。通过对谷氨酸发酵过程建模的实验表明，方法可以提高谷氨酸浓度的训练精度及预测精度，一种优化该是ＳＭ参数的有效方法。Ｖ
关键词：支持向量机；参数优化；捕食搜索策略的遗传算法；谷氨酸发酵
中图分类号：Ｐ８Ｔ１１文献标志码：Ａ
ｇｕａｃａｉｅｍｅａｉｎｌｔｍｉｃｄｆｒｎｔｔｏ
０引言
支持向量机（ｕｐｒＶｃｏＭａｈｎ，ＳＭ）ＳｐｏｔｅｔｒｃｉｅＶ是

应用遗传算法优化子空间的SVM分类算法

ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｎｅｗＧＡｂａｓｅｄＳｕｂｓｐａｃｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒ
ｏｎｅｌｅｖｅｎＵＣＩｄａｔａｓｅｔｓｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｍｈｉｓａｂｌｅｔｏｓｅｌｅｃｔｂｏｔｈｓｍａｌｌｅｒｓａｍｐｌｅｓｕｂｓｅｔａｎｄｆａｔｅｕｒｅｓｉｚｅ，ａｎｄａｃｈｉｅｖｅｈｉｇｈｅｒｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｔｈａｎｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．
ｒｒＰ１８１文献标识码Ａ
中图法分类号
ＧＡ－ｂａｓｅｄＳｕｂｓｐａｃｅＣｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅｓＪＩＡＮＧＨｕａ－ｒｏｎｇＹＵＸｕｅ
第４０卷第１１期２０１３年１１月
计
算
机
科
学
Ｖｏ１．４０Ｎｏ．１１

基于遗传优化SVM文本图像识别算法研究

了减少运算量，提高文本识别的实时Ｉ需要将彩色图生，
ＹｎｈｎｏｇＬｕＪａｐｎａｇＣｕｒｎ，ｉｉｎｉｇ
（ｏｌｅｏｔｅａｃｎｏｐｔｃｎｅｉｙｎｖｒｔＸｎｕ３８０，ｈｎ）ＣｌｇｆｈｍｔｓｄＣｍｕｅＳｉｃｎｕＵｉｓｙｉｙ３０４ＣｉａｅＭａｉａｒｅＸｅｉ，
１图像增强处理原理
在图像处理过程中，由于各种原因，导致得到文本
文本图像【］在采集过程中，由于光照条件和图像采集设备等多种因素的影响，图像中存在不同程度的噪
Hale Waihona Puke 声，所以在文字识别之前，需要对文本图像进行预处理。文本图像预处理主要包括图像灰度化、除噪声、倾斜校正和定位分割等步骤。通过图像采集任务来获取
０５言ｌ
在图像处理过程中，由于各种原因，导致得到文本
像转换成灰度图，即图像灰度化。本文针对传统的文本图像识别不足，提出改进算
法。首先采用图像采集设备获得图像，并进行预处理，
然后提取字符的特征向量，采用主成分分析对特征向
图像质量有时较差，图像增强就是对低质量的文本灰
Ａｓｒｃ：Ｔｉａｅｒｓｎｓａｍｅｈｄｂｓｄｏｕｐｒｖｃｏｃｉｅｔｘｍａｅｒｃｇｉｏｌｏｔｍ．ｉｔｔｅｉｂｔａｔｈｓｐｐｒｐｅｅｔｔｏａｅｎｓｐｏｔｅｔｒｍａｈｎｅｔｉｇｅｏｎｔｎａｇｒｈｉｉＦｒｈｍ一ｓ

遗传算法优化svm参数

遗传算法优化svm参数遗传算法是一种基于自然选择和进化理论的优化算法，适用于求解复杂的非线性优化问题。

由于支持向量机（SupportVector Machine，SVM）在机器学习中被广泛应用于分类和回归问题，因此使用遗传算法来优化SVM的参数是一个常见的研究方向。

SVM是一种二分类模型，通过在特征空间中寻找最佳的超平面对数据进行分类。

根据问题的不同，SVM具有多个参数需要进行调优，包括C（正则化常数）和核函数中的参数等。

使用遗传算法来优化这些参数可以通过以下步骤实现：1. 确定问题的适应度函数：在遗传算法中，适应度函数用于评估每个个体的性能。

对于SVM参数优化问题，可以选择采用交叉验证准确率或分类精度作为适应度函数。

2. 初始化种群：在遗传算法中，初始化种群是一个重要的步骤。

对于SVM参数优化问题，可以随机生成一组初始参数作为种群的起始点。

3. 选择操作：选择操作是根据适应度函数的结果选择优秀的个体。

常用的选择算法有轮盘赌选择和锦标赛选择等。

4. 交叉操作：交叉操作是从选择的个体中随机选择两个或多个个体，通过某种方式进行交叉生成新的个体。

在SVM参数优化问题中，可以选择单点交叉、多点交叉或均匀交叉等策略。

5. 变异操作：变异操作是为了确保种群具有一定的多样性，防止算法陷入局部最优解。

在SVM参数优化中，可以通过改变个体的某个或多个参数的值来进行变异。

6. 评价和重复：每次进行选择、交叉和变异操作后，都需要对生成的新个体进行评价并计算适应度值。

重复上述步骤直到满足终止条件为止，比如达到最大迭代次数或适应度达到某个阈值。

在进行SVM参数优化时，有几个问题需要考虑：1. 参数范围：对于每个参数，需要明确其可能的取值范围。

例如，正则化常数C通常取值为0到无穷大之间的正实数。

2. 交叉验证：在SVM参数优化中，使用交叉验证是常见的一种方式。

通过将数据集划分为训练集和验证集，可以评估不同参数组合的性能。

常用的交叉验证方法有k折交叉验证和留一验证等。

基于改进遗传算法的确定范围内SVM参数选择

基于改进遗传算法的确定范围内SVM参数选择
甘旭升;李华平;高海龙
【期刊名称】《火力与指挥控制》
【年(卷),期】2013(038)010
【摘要】提出了在确定范围内采用改进遗传算法自动选择支持向量机(SVM)参数的方法.首先,通过分析SVM的参数取值与模型性能的关系,确定各参数的限定范围,然后,分析了遗传算法的不足,通过引入递阶编码、小生境共享和自适应交叉概率等技术对其进行改进,最后,以所确定的范围作为搜索区间,利用改进的遗传算法自动选择SVM参数.实验结果验证了该方法的有效性.
【总页数】4页(P134-137)
【作者】甘旭升;李华平;高海龙
【作者单位】西京学院,西安710123;空军西安飞行学院,西安710306;解放军93132部队,黑龙江齐齐哈尔160072
【正文语种】中文
【中图分类】TP271
【相关文献】
1.基于遗传算法优化参数SVM的备件需求预测研究 [J], 邱立军;付霖宇;董琪;顾钧元
2.基于改进遗传算法的SVM参数优化研究 [J], 马元良;裴生雷
3.改进的遗传算法在SVM参数优化中的应用 [J], 刘虎;罗斌;吴晟;侯明
4.基于遗传算法的不确定系统的鲁棒控制参数选择 [J], 谭海花;林峰;黄志强
5.基于改进烟花算法的SVM特征选择和参数优化 [J], 沈永良;宋杰;万志超
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基于混沌高效遗传算法优化SVM的交通量预测

定参数Ｗ和ｂ即，
并没有给出选择合适参数的方法，目前主要依靠
经验法和试算法，大程度上影响了模型的推广很
ａｒｎ：百ｌｌ＋ＣｉＲ１ｌｃｏＲ
式中：
一
（）２
使用．虑到基于混沌理论改进的混沌高效遗传考算法（ＣＨＥＧＡ）参数优选中表现出的快速、在高
（）４
康海贵（９５：，授，士生导师，要研究领域为交通规划、速公路后评价等１４一）男教博主高＊育部博士点专项基金项目（准号：０９１１１５、南省交通厅科技计划项目（准号：０００— ）助教批２００４１０）河批２１Ｄ１７４资
ｆｘ）．（］同时引入松弛变量和（ —ｌ２ … ，），ｉ，，Ｚ
式（）改写为２可
一
想是：通过事先定义的非线性映射：ＲＲ一（ ≥ ）把输入空间的数据ｚ映射到一个高维特征，空间，然后在该空间中做线性回归：Ｒ，Ｒ一（
第３５卷第４期
２１０１年８月
武汉理工大学学报（通科学与工程版）交
ＪｕｎｌｆＷｕａｎｖｒｉｙｏｃｎｌｇｏｒａｏｈｎＵｉｅｓｔｆＴｅｈｏｏｙ
（ａｓｏｔｉｎＳｉｃＴｒｎｐｒｔｃｎｅ＆Ｅｇｎｅｉｇａｏｅｎｉｅｒ）ｎ

基于混沌遗传算法的SVM特征和参数优化

用反三角函数Ｌｇｓｃ映射产生优化变量，对优化变量进行ｏｉｉｔ
其自身的规律不重复地遍历所有状态。经常与其他进化算法
结合使用，用于遗传算法中以设计和保持演化群体的多样性。
遗传搜索，实现ＳＭ参数的优化。Ｖ
另外，样本特征子集的选择也很重要。原始样本特征集
文献［】３利用高光谱数据集进行一系列分类算法分析后，得出
其中，０ｌ；是迭代次数，ｋｌ，是控制参量， ≤Ｘ≤ｌ＝， …；２
当ｐ４时系统完全处于混沌状态，此时Ｘ在【，】＝０１的范围内
变化。
特征的增加对ＳＭ分类置信度按显著性水平５Ｖ％减少。文
ＳＶＭａｕｅａｄＰａａｅｅｔｍｉａｉｎＦｅｔｒｎｒｍｔｒ０ｐｉｚｔｏＢａｅｎＣｈａｔｃＧｅｅｉｇｒｔｍｓｄ０ｏｉｎｔＡｌｏｉｈｃ
ＤＵＺｈａｌｎｇ，ＴＡＮｓｎ－ｏＹｅ－ｈｕａｎｇ，ＧＡＮｎｇＴｏ
ｄｎａｉｒｄｃｎｅｒｈｎｓｃｉｙｍｃｅｕｉｇｓａｃｉｇｐａｅｓｅｏｕｔｒｏｔｍｉａｉｎｕｓｄｆｒｆｒｈｅｐｉｚｔｏ．Ｔｈｓｉｍｅｈｄｉａｐｉｄｏｆｕｔｃａｓｆｅｏｉａｉｎｏｔｍｉａｉｎｆｔｏｓｐｌｅｔａｌｌｓｉｒｃｍｂｎｔｐｉｚｔｏｏｉｏ
现有很多优化ＳＭ参数的方法。文献［］出了一种采用改Ｖ１提
２基于变尺度混沌遗传算法的联合优化
２１混沌运动．混沌是自然界广泛存在的一种非线性现象，具有随机性、遍历性和初始条件敏感性等特点，在一定范围内能够按

基于SVM与遗传算法的燃煤锅炉燃烧多目标优化系统

基于ＳＭ与遗传算法的燃煤锅炉燃烧多目标优化系统术Ｖ
费洪晓，黄勤径，戴
摘
弋，肖新华
（中南大学信息科学与工程学院，长沙４０７）１０５要：电站燃煤锅炉燃烧优化要求在保证燃烧效率的基础上降低ＮＯｘ的排放，对锅炉燃烧系统多变量、针强
ｐａｔｃｅｕｔｈｗｈｔｔｉｙｔｍＳｅｆｃｉｅ．ｗｈｃａｃｅｅｏｐｉｍｅｒｈｉｇｏｉｈｅｃｅｙａｄｌＷｒｃｉｅｒｓｌｓｓｏｔａｈｓｓｓｅｉｆｅｔｖｉｈｃｎａｈｉｖｔｍｕｓａｃｎｆｈｇｍｉｎｃｎＯＮＯｘｃｎ— ｏｂｕｔｏｎｔｅｂｉｅ．ａｄｃｎｓｔｓｙｔｅｄｍａｄｆｒｒａ．ｉ，ｓｉｎｉｈｏｌｒｎａａｉｆｈｅｎｏｅ１ｔｍｅ
ｂｓｄｏＶＭｎｅｅｉｌｏｉｍａｅｎＳａｄｇｎｔｃａｇｒｔｈ
ＦＩｏｇｘｏＵＮｉ－ｎ，ＤＩＹ，ＸＡｉ—ｕＥｎ —ｉ，ＨＡＧＱｎｊｇＡｉＩＯＸｎｈａＨａｉ
（ｏｅｅｏｎｏｍｔｎＳｉｃＥｇｎｅｉＣｌｇｆｒａｉｃｎｅ＆ｎｉｒｇ，ＣｎｒｌｏｔＵｉｒｔＣａｇｈ１０５，ＣｉａｌｆＩｏｅｅｎｅｔｕｈｎｖｓｙ，ｈｎｓａ４０７ａＳｅｉｈｎ）
ＫｅｒｓｏｂｓｏｐｍｚｔｎＶｓｐｏｅｔａｈｅ；ｇｎｔｌｒｈｙｗｏｄ：ｃｍｕｔｎｏｔｉｉ；ｓＭ（ｕｐｒｖｃｏｍｃｉ）ｅｅｉａｏｉｍ；ｂｉｒｅｃｎｙｉｉａｏｔｒｎｃｇｔｏｅｆｉｃｌｉｅ

GA优化的SVM在量化择时中的应用

GA优化的SVM在量化择时中的应用量化择时是在金融市场中用数学和统计方法来为投资者提供决策支持的一种方法。

优化算法被广泛应用于量化择时中，其中遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种常见的优化方法。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用于分类和回归问题的机器学习方法。

在量化择时中，GA优化的SVM可以应用于股票市场、期货市场等多个金融市场，为投资者提供交易决策的支持。

首先，SVM是一种监督学习方法，通过将数据映射到高维空间，找到一个最优的超平面来进行分类或回归。

在量化择时中，我们可以将时间序列数据作为输入，将未来的价格作为输出，利用SVM来预测未来的价格走势。

然而，由于金融市场数据的非线性和噪声的存在，传统的SVM可能无法达到理想的效果。

这时候，GA可以用来优化SVM的相关参数，以提高模型的预测能力。

在GA优化的SVM中，首先需要定义适应度函数。

适应度函数可以根据具体的量化择时策略来定义，例如可以使用收益率作为适应度函数。

然后，利用遗传算法对SVM的参数进行优化。

GA通过对不同的参数设置进行个体的交叉和变异，不断地进行迭代优化，直到找到最优解。

常见的SVM参数包括核函数类型、惩罚因子C和核函数参数等。

一旦找到了最优的SVM模型，就可以使用该模型进行未来价格的预测，进而进行量化择时的决策。

首先，GA能够全局最优参数组合。

由于金融市场数据的复杂性，传统的优化方法可能会陷入局部最优解。

而GA通过遗传操作，能够避免陷入局部最优解，同时保证全局的能力。

其次，GA优化的SVM可以灵活适应市场的变化。

金融市场的特征和行情经常发生变化，需要不断调整模型的参数。

GA可以通过迭代优化的方式，快速适应市场的变化，提高模型的鲁棒性。

另外，GA优化的SVM可以自动提取特征。

在量化择时中，选择合适的特征是非常重要的。

传统的人工选择特征的方法可能会忽略一些重要的信息。

而GA优化的SVM可以通过遗传操作自动提取特征，减少了人工选择特征的难度。

基于遗传算法的参数优化估算模型

基于遗传算法的参数优化估算模型作者：王晓华杨娜来源：《电子世界》2012年第24期【摘要】支持向量机中参数的设置是模型是否精确和稳定的关键。

固定的参数设置往往不能满足优化模型的要求，同时使得学习算法过于死板，不能体现出来算法的智能化优点，因此利用遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）对估算模型的参数进行优化，使得估算模型灵活、智能，更加符合实际工程建模的需求。

【关键词】遗传算法；参数优化；估算模型1.引言随着支持向量机估算模型在工程应用的不断深入。

研究发现，支持向量机算法(包括LS-SVM算法)存在着一些本身不可避免的缺陷，最为突出的是参数的选取和优化问题，以往在参数选取方面，一般依靠专家系统或者设定初始值盲目搜寻等等，在实际应用必然会影响模型的精准度，造成一定影响。

如何选取合理的参数成为支持向量机算法应用过程中应用中关注的问题，同时也是目前应用研究的重点。

而常用的交叉验证试算的方法，不仅耗时，且搜索目的不清，使得资源浪费，耗时耗力。

不能有效的对参数进行优化。

针对参选取的问题，本文使用GA算法对模型中的参数设置进行优化。

2.遗传算法2.1 遗传算法的实施过程遗传算法的实施过程中包括了编码、产生群体、计算适应度、复制、交换、变异等操作。

图1详细的描述了遗传算法的流程。

其中，变量GEN是当前进化代数；N是群体规模；M是算法执行的最大次数。

遗传算法在参数寻优过程中，基于生物遗传学的基本原理，模拟自然界生物种群的“物竞天则，适者生存”的自然规律。

把自变量看作生物体，把它转化成由基因构成的染色体（个体），把寻优的目标函数定义为适应度，未知函数视为生存环境，通过基因操作（如复制、交换和变异等），最终求出全局最优解。

2.2 GA算法的基本步骤遗传算法操作的实施过程就是对群体的个体按照自然进化原则（适应度评估）施加一定的操作，从而实现模型中数据的优胜劣汰，使得进化过程趋于完美。

从优化搜索角度出发，遗传算法可使问题的解，一代一代地进行优化，并逼近最优解。

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选择、函数参数以及错误惩罚因子的确定是影响ＳＭ学习能核Ｖ
述三个参数优化选择。新方法利用遗传算法全局搜索性能，能
够从潜在的所有核函数类型和各类型核函数对应所有核函数参数以及错误惩罚因子的组合中选出最优的三个参数组合，能保
ｐｏｏｅ．Ｉｃｎｅｔｔｓｏｅｏｔｉｄｏｊｔｏｄｓｎａｂｎｒｃｒｍｓｍｅｔｎｎｓｃｒｓｏｄｎｅｅｃｏｅａｒ，Ｏｔａｉｂ— ｒｐｓｄｔｏｃｎｒｅｎｔｐｉｚｂｃｅｉｉａｙｈｏｏｒｇａｄｉｏｅｐｎｉｇｎｔｐｒｔｓＳｔｔｅａｈｍｅｅｔｇｏｓｉｔｒｇｉｏｈ
（ｔＲｏ０ｓｏｍ５４，ＴｅＳｃｎｒｌｒｎｉｅｉｇＣｌｇ，ｉａ１０５，ｈａｘ，ｈｎｈｅｏｄＡｔｌｙＥｇｎｅｎｏｅｅＸ ’ ｎ７０２ＳａｎｉＣｉｉｅｒｌａ）
ＡｂｔａｔｓｒｃＫｅｎｌｆｎｔｎｔｐ．ｋｒｅｕｃｉｎｐｒｍｅｅｎＨ０ｅａｔａｔｒａｅｅｓｎｉｌｔｒｈｔｎｕｎｅＳＭｅｒｉｇｃｐ－ｒｅｕｃｉｙｅｅｌｆｎｔａａｔｒａｄｅｌｐｎｌｆｃｏｒｓｅｔ￣ｃｏｔａｆｅｃＶｌａｎａａｏｎｏｒｙａｓｉｌｎ
了一种基于遗传算法的ＳＭ参数组合优化技术，Ｖ实现同时对上
０引言
支持向量机ＳＭ是Ｖｐｉ２Ｖａｎｋ于０世纪９Ｏ年代中期在统计学习理论的基础上提出的一种新的机器学习方法Ｊ它在解决，小样本、非线性及高维分类和回归问题中表现出特有的优势，在许多实际应用中取得成功。然而ＳＭ的应用研究表明：函数Ｖ核
ｄｔａｅｌｓｒｔｈａｉｉｆｔｅｐｏｓｄａｐｏｃ．ａａｓｓｉｕｔａｅｔｅｖｄｔｏｒｐｅｐｒａｈｂｌｌｙｈｏ
Ｋｅｗｏｄｙｒｓ
ＳｐｏｔｅｔｒａｈｎＳＭ）ＫｒｅｆｎｔｎＰｒｍｅｒｅｅｔｎＣｄｎＧｎｔｌｒｈ（Ａ）ｕｐｒｖｃｃｉｏｍｅ（ＶｅｎｌｕｃｉａａｔｌｃｏｏｉｇｅｅｃａｇｉｍＧｏｅｓｉｉｏｔ
ｂｌｙａｄｇｎｒｌａｉｎｃｐｂｌｙＩｅｌａｐｉａｉｎ，ｓｎｅｉｕｕｌｅｉｓｏｘｅｅｃｒｍａｕｌａｔｍｐｓｔｈｏｅｔｅａｏｅｍｅ。ｉｔｎｅｅａｉｔａａｉｔ．ｎｒａｐｌｔｓｉｃｔｓａｙｒｌｎｅｐｒｎｅｏｎａｔｉｚｏｉｃｏｌｅｉｅｔｏｃｏｓｈｂｖｎｔｎｄＳｉｅＶＭａａｔｒｃｍｐｓｉｎ，ｉｉｕｕｌａｄｔｎｎｏｔｍｕｐｒｍｅｅｏｏｉｏ．ＡｏｐｍｅｅｏｏｉｏｒｔｔｓｓａｌｈｒｏｆｄａｐｉｍａａｔｒｃｍｐｓｔｎｙｉｉＧＡ— ａｅＶＭｐｉｚｔｎｔｃｎｌｇｓｂｓｄＳｏｔｍｉｉｈｏｏｙｉａｏｅ
第２９卷第４期
２１０２年４月
计算机应用与软件
ＣｏｕｅｐｉａｉｎｎｄＳｆｗａｅｍｐｔｒＡｐｌｃｔｓａｏ
Ａｐｒ２２．０１
基于遗传算法的ＳＭ参数组合优化Ｖ
刘鲭洁陈桂明刘小方杨庆
（第二炮兵工程学院５４０教研室，陕西西安７０２）１０５
摘要
核函数类型、函数参数及错误惩罚因子是影响ＳＭ学习能力和泛化能力的关键因素。实际应用中选择上述ＳＭ参核ＶＶ
数组合多依赖经验或人工尝试，常很难选择到最优参数组合。提出一种基于遗传算法的ＳＭ优化技术，通Ｖ针对优化对象设计二进制编码基因串和相应遗传算子，能够实现同时对上述三个参数组合的优化。在ＵＩ准数据库上的实验结果说明了提出方法的有Ｃ标
效性。
关键词
中图分类号
支持向量机
Ｔ３１Ｐ０
核函数
参数选择
编码
遗传算法
文献标识码
Ａ
ＧＥＮＥＴＩＡＬＧｏＲＩＣＴＨＭＢＡＳＥＤＶＭＳＰＡＲＡＭＥＴＥＲＣｏＭＰｏＳＴＩＩｏＮｏＰＴＭＩＡＴｏＮＩＺＩ
ＬｕＱｎｊＣｅｕｍｉｇＬｕＸａｆｎＹｎｉｇｉｉｇｅｈｎＧｉｎｉｉｏｇａｇＱｎｉａ