支持向量机参数优化研究
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算法 概念简单 ， 计算快速 ， 易于实现 ， 并没有太 多的参数需
关键词 ： 向量机参数 ： 优化 ； 研 究 ２ １世纪是一个 “ 信息爆 炸” ，大量 的信息和数据 的增
长， 机器学 习困难急剧增加的时代 。 机器学 习（ 学 习机， ＭＬ ）
是人工智能 （ 人工智 能， ＡＩ ） 最聪 明的功 能， 最尖端的研究 领域之一 。 是机器 学习的主要障碍和人 工智能研究的发展 方 向之一 。包括计算 的理论学习和学习系统的建设。 ＡＩ 系统有没有或只有非常有 限的学 习能力 。 在进入系统手工
Ｓ Ｖ机 （ 本文 一般 是指 Ｓ ＶＭ） 。这是一个监 督的学 习方法 ， 广泛应用于统计分类和 回归分析 。 支持 向量机 的广义线性
本文介绍的支持 向量机参数优化和粒子群优化算法 的
关键知识， 支持 向量机 的性 能是很大程度上取决于参数设 置， 包括的惩罚参数和核 函数参数 ， 如何选择支持 向量机的 关键参数问题 。支持 向量机参数优化 问题 ， 主要是提 出了
一
种基于遗传算法的参数优化方法， 其主要 内容概括如下：
Hale Waihona Puke Baidu
首先 ， 为支持 向量机模型， 用来形容加 上或减去 ２ 个
样 品给定的数据类型设置， 以便建立一个变 量约束的优化
分类 。 他们 也可 以认 为是卡尔纳 蒂克 爱标准化 （ 吉洪诺夫， 正规化） 方法 的一个特例 。他们可 以最大 限度地减少经验 的错误 ， 并最大限度地提高该地 区的几何边缘 。 因此 ， 支 持
参 数 问题 。
影响 Ｓ ＶＭ 性 能的一个关键因素。本文认 为对 Ｓ ＶＭ 分类
性能参数不 同性质 的影响 ， 即建立核参数和惩罚参数变量 的优化 问题 ， 利用遗传算法 的优化 问题 ， 最后确定 Ｓ ＶＭ参
数的最佳值 ， 数值 实验验证改进方法的有效性 。 鸟类捕食过程 中， 每只鸟找到食物最简单和最有效的 方 法 是 搜 索 周 边 地 区 的 距 离 食 物 的 鸟 。Ｋｅ ｎ ｎ ｅ ｄ ｙ 和 Ｅ ｂ ｅ ｒ ｈ ａ ｒ ｔ 通过对鸟类 捕食过程 中的分析和模拟， 在１ ９ ９ ５ 年最 先提 出了原始 的 Ｐ Ｓ Ｏ 算法 。与遗传算法相比， Ｐ Ｓ Ｏ
编 程系统的知识 ， 知识 的错误不能 自动得到纠正 。换 句话
要调整 的优势 。因为这些诸多优 点的算法之一 ， 已引起 了 广大学者的关注 ， 不断涌现 出的各种信息的 Ｐ Ｓ Ｏ算法的应 用研究 ， 有力地推动了 Ｐ Ｓ Ｏ算法 的研究成果 。 许多研究者
的参数集 ， 收敛， 拓扑结构， 传统 的 Ｐ Ｓ Ｏ算法和其他算法 ，
开发与 研究
支持 向量机 参数优化研 究
湖北工业大学 杨 小 钦
摘要 ： 基于统计学 习理论 的支持 向量机作为数据挖掘 中的新技术 ， 开发 了一个极好 的机器学 习方法 。它被认为 是机器学习领域非常受欢迎 的和成功 的例子。 支持 向量机
应用到实际问题时， 首先面临的模型参数 ， 包括支持 向量机
提 高基于核相结合的思路 和方法 的时间问隔 ， 显示出 良好 的反老化性能 。Ｓ Ｖ Ｍ 在应用程序 中， 仍存在一些问题 ， 典 型 的问题是模型参数的选择 。 Ｖ ａ ｐ ｎ ｉ ｋ等人的研究， 不 同
的内核 函数 的 Ｓ ＶＭ 性能 ， 但核 函数核参数和惩罚参数是
和核参数的选择。 参数 的选择直接决定 了训练支持向量机 的效率和效果 ， 如何选择参数是支持 向量机的主要问题 。 本文介绍的支持向量机参数优化和粒子群优化算法的关键 知识 ， 支持 向量机 的性能是很大程度上取决于参数设置， 包 括的惩罚参 数和核函数参 数， 如何选择支持向量机 的关键
集成的角度来看， 各种改善其不足之处， 为了提高算法的性
能。
说， 大多数现有的人工智能， 演绎 ， 归纳推理 ， 因此不能 自动 获取和创造知识。 未来的计算机将 自动获得直接 从书本学 习， 通过与人交谈 ， 学习， 通过观察学习知识的能力。 自我 完 善， 通过实践来克服人们更少 的存储效率低 ， 注意力分 散， 这是很难传输所 获得 的知识 ， 和其 他限制 。 支持 向量机 ， Ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ Ｖｅ ｃ ｔ ｏ ｒ Ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ［ ３ １简称为
【 １ Ｊ Ｐｅ ｔ ｅ ｒ Ｊ ． Ａｎ ｇ ｅ ｌ ｉ ｎ ｅ ． Ｕｓ ｉ ｎ ｇ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｉ ｍ—
ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｗａ ｒ ｍ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ｉ ｎ Ｐｒ ｏ ｃ ｅ ｅ ｄ ｉ ｎ ｇ ｓ
将 向量映射到高维空间 ， 以及建立在此空 间的最大间隔超
平 面 。有 ２个相互平行 的超 平面分开 的超平面两侧 的数
据 。由超平 面分开的 ２个平行的超平面的距离最大化 。 总 误 差越小假 设的距 离或平行 的超 平面分类 之间的差距更 大。 范德沃 尔特 和 巴纳 德， 支持 向量机 分类器进行 了比较 。 我们通常希望分类 的过程 是一个机器 学习的过程 。 这些数 据点不需要点是一个任意 点（ 统计学符 号） ， 或在计算机科
向量机， 又称作为世界上最大 的边缘区分类 。支持向量机
问题 的核参数之 间的分离， 分离指标 定义 。 然后将参数代入到支持向量机、 分拣机， 建立与惩罚参 数变量的约束优化 问题的泛化性能起将被替换成核参数的 最佳值 。 最后得到粒子群优化算法搜索优化 问题 的最佳解决方 案。 验 证的方法和 网格方法的 比较实验 的有效性 。 支持 向 量机参数优化方法 的实验分析 。 参考 文献 ：
学（ 符号） 。
ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ １ ９ ９ ８ Ｉ ＥＥ Ｅ Ｃｏ ｎ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｏ ｎ Ｅｖ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｒ ｙ Ｃｏ ｍ—
关键词 ： 向量机参数 ： 优化 ； 研 究 ２ １世纪是一个 “ 信息爆 炸” ，大量 的信息和数据 的增
长， 机器学 习困难急剧增加的时代 。 机器学 习（ 学 习机， ＭＬ ）
是人工智能 （ 人工智 能， ＡＩ ） 最聪 明的功 能， 最尖端的研究 领域之一 。 是机器 学习的主要障碍和人 工智能研究的发展 方 向之一 。包括计算 的理论学习和学习系统的建设。 ＡＩ 系统有没有或只有非常有 限的学 习能力 。 在进入系统手工
Ｓ Ｖ机 （ 本文 一般 是指 Ｓ ＶＭ） 。这是一个监 督的学 习方法 ， 广泛应用于统计分类和 回归分析 。 支持 向量机 的广义线性
本文介绍的支持 向量机参数优化和粒子群优化算法 的
关键知识， 支持 向量机 的性 能是很大程度上取决于参数设 置， 包括的惩罚参数和核 函数参数 ， 如何选择支持 向量机的 关键参数问题 。支持 向量机参数优化 问题 ， 主要是提 出了
一
种基于遗传算法的参数优化方法， 其主要 内容概括如下：
Hale Waihona Puke Baidu
首先 ， 为支持 向量机模型， 用来形容加 上或减去 ２ 个
样 品给定的数据类型设置， 以便建立一个变 量约束的优化
分类 。 他们 也可 以认 为是卡尔纳 蒂克 爱标准化 （ 吉洪诺夫， 正规化） 方法 的一个特例 。他们可 以最大 限度地减少经验 的错误 ， 并最大限度地提高该地 区的几何边缘 。 因此 ， 支 持
参 数 问题 。
影响 Ｓ ＶＭ 性 能的一个关键因素。本文认 为对 Ｓ ＶＭ 分类
性能参数不 同性质 的影响 ， 即建立核参数和惩罚参数变量 的优化 问题 ， 利用遗传算法 的优化 问题 ， 最后确定 Ｓ ＶＭ参
数的最佳值 ， 数值 实验验证改进方法的有效性 。 鸟类捕食过程 中， 每只鸟找到食物最简单和最有效的 方 法 是 搜 索 周 边 地 区 的 距 离 食 物 的 鸟 。Ｋｅ ｎ ｎ ｅ ｄ ｙ 和 Ｅ ｂ ｅ ｒ ｈ ａ ｒ ｔ 通过对鸟类 捕食过程 中的分析和模拟， 在１ ９ ９ ５ 年最 先提 出了原始 的 Ｐ Ｓ Ｏ 算法 。与遗传算法相比， Ｐ Ｓ Ｏ
编 程系统的知识 ， 知识 的错误不能 自动得到纠正 。换 句话
要调整 的优势 。因为这些诸多优 点的算法之一 ， 已引起 了 广大学者的关注 ， 不断涌现 出的各种信息的 Ｐ Ｓ Ｏ算法的应 用研究 ， 有力地推动了 Ｐ Ｓ Ｏ算法 的研究成果 。 许多研究者
的参数集 ， 收敛， 拓扑结构， 传统 的 Ｐ Ｓ Ｏ算法和其他算法 ，
开发与 研究
支持 向量机 参数优化研 究
湖北工业大学 杨 小 钦
摘要 ： 基于统计学 习理论 的支持 向量机作为数据挖掘 中的新技术 ， 开发 了一个极好 的机器学 习方法 。它被认为 是机器学习领域非常受欢迎 的和成功 的例子。 支持 向量机
应用到实际问题时， 首先面临的模型参数 ， 包括支持 向量机
提 高基于核相结合的思路 和方法 的时间问隔 ， 显示出 良好 的反老化性能 。Ｓ Ｖ Ｍ 在应用程序 中， 仍存在一些问题 ， 典 型 的问题是模型参数的选择 。 Ｖ ａ ｐ ｎ ｉ ｋ等人的研究， 不 同
的内核 函数 的 Ｓ ＶＭ 性能 ， 但核 函数核参数和惩罚参数是
和核参数的选择。 参数 的选择直接决定 了训练支持向量机 的效率和效果 ， 如何选择参数是支持 向量机的主要问题 。 本文介绍的支持向量机参数优化和粒子群优化算法的关键 知识 ， 支持 向量机 的性能是很大程度上取决于参数设置， 包 括的惩罚参 数和核函数参 数， 如何选择支持向量机 的关键
集成的角度来看， 各种改善其不足之处， 为了提高算法的性
能。
说， 大多数现有的人工智能， 演绎 ， 归纳推理 ， 因此不能 自动 获取和创造知识。 未来的计算机将 自动获得直接 从书本学 习， 通过与人交谈 ， 学习， 通过观察学习知识的能力。 自我 完 善， 通过实践来克服人们更少 的存储效率低 ， 注意力分 散， 这是很难传输所 获得 的知识 ， 和其 他限制 。 支持 向量机 ， Ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ Ｖｅ ｃ ｔ ｏ ｒ Ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ［ ３ １简称为
【 １ Ｊ Ｐｅ ｔ ｅ ｒ Ｊ ． Ａｎ ｇ ｅ ｌ ｉ ｎ ｅ ． Ｕｓ ｉ ｎ ｇ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｉ ｍ—
ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｗａ ｒ ｍ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ｉ ｎ Ｐｒ ｏ ｃ ｅ ｅ ｄ ｉ ｎ ｇ ｓ
将 向量映射到高维空间 ， 以及建立在此空 间的最大间隔超
平 面 。有 ２个相互平行 的超 平面分开 的超平面两侧 的数
据 。由超平 面分开的 ２个平行的超平面的距离最大化 。 总 误 差越小假 设的距 离或平行 的超 平面分类 之间的差距更 大。 范德沃 尔特 和 巴纳 德， 支持 向量机 分类器进行 了比较 。 我们通常希望分类 的过程 是一个机器 学习的过程 。 这些数 据点不需要点是一个任意 点（ 统计学符 号） ， 或在计算机科
向量机， 又称作为世界上最大 的边缘区分类 。支持向量机
问题 的核参数之 间的分离， 分离指标 定义 。 然后将参数代入到支持向量机、 分拣机， 建立与惩罚参 数变量的约束优化 问题的泛化性能起将被替换成核参数的 最佳值 。 最后得到粒子群优化算法搜索优化 问题 的最佳解决方 案。 验 证的方法和 网格方法的 比较实验 的有效性 。 支持 向 量机参数优化方法 的实验分析 。 参考 文献 ：
学（ 符号） 。
ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ １ ９ ９ ８ Ｉ ＥＥ Ｅ Ｃｏ ｎ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｏ ｎ Ｅｖ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｒ ｙ Ｃｏ ｍ—