一种支持向量机参数优化的GA-Powell算法

摘要：

支持向量机的核心是核函数,选择合适的核函数参数是支持向量机理论研究的重点.文中将遗传算法与Powell算法相结合,提出了GA-Powell算法来优化核函数的参数.首先利用遗传算法找到一个初始最优解,再利用Powell算法在所得解附近进行寻优,反复迭代产生最优解.该算法在保留遗传算法较强的全局搜索能力的同时具有Powell算法的较强的局部搜索能力,使得混合算法具有更加精确和快速的收敛性.将该算法应用到银行基金项目的分类实验中取得了良好的结果.

关键词：支持向量机、参数优化、遗传算法、Powell算法

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：15-18