[00374023]支持向量机参数的优化选取研究
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技术详细介绍
该研究在总结基于优化算法的支持向量机参数选取算法的一般性算法的基础上，深入地研究了径向基核函数的参数选取问题。提出了一种分段函数对径向基核函数的参数进行选择的方法，这样不必预先经验地获得径向基核函数的参数的选取范围，依然可以通过优化算法获得最优的径向基核函数的参数。在该基础上，采用遗传算法和免疫算法两种优化算法，实现了对支持向量机及其核函数的参数自动优化地选取。并对脑组织电导率估算问题和MRI图像分割问题这两个实际工程问题，分别采用遗传支持向量机和免疫支持向量机进行了研究。研究结果显示，该项目的研究实现了支持向量机参数的自动优化的选取，并获得了良好的效果。