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粒子群算法优化支持向量机参数的mAtlAB算法,小弟...

你搜下Fatuo编写的网格优化SVM的程序,看下里面的目标函数值怎么写的(用的是五倍交叉验证的精度),然后编写一个类似的适应度函数给粒子群就行了

参照书籍 工程优化设计与Matlab实现 李万祥主编 清华大学出版社2010.2月出版 有源程序 不过里面的M文件没有电子版 得自己输 精通MATLAB最优化计算 这本书里也有

现在比较常用的是台湾一个大学教授编的一个svm工具箱叫“Libsvm”,有c版本的和matlab版本的,你可以到网上下载下来研究一下

直接用matlab里的函数就可以了,参考函数svmtrain(),训练svm机;svmclassify(),测试数据

适应度设置为五倍交叉(几倍随你选)后得到的分类精度,网上有网格优化的程序,一般大家都用网格的

%不知道你具体的问题是什么,下面是一个最基本的pso算法解决函数极值问题,如果是一些大型的问题,需要对速度、惯性常数、和自适应变异做进一步优化,希望对你有帮助function y = fun(x)y=-20*exp(-0.2*sqrt((x(1)^2+x(2)^2)/2))-exp((cos(2*

我文库中有详细注解的MATLAB粒子群算法程序,你只需改动目标函数和几个参数即可.希望对你有所帮助

你搜下fatuo编写的网格优化svm的程序,看下里面的目标函数值怎么写的(用的是五倍交叉验证的精度),然后编写一个类似的适应度函数给粒子群就行了

参数设置时:LB=[0.5 1 0.3 1]';UB=[1 2 0.8 1.5]';这样就确定了参数范围了

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