华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2017, Vol. 45 ›› Issue (7): 135-142.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2017.07.019
王加朋 胡跃明 罗家祥†
WANG Jia-peng HU Yue-ming LUO Jia-xiang
摘要: 在高斯核支持向量机 ( SVM) 的参数优化中,针对以特征空间中的类间距离( ICDF) 为测度选择核参数时存在计算量大、耗时长的问题,首先提出并证明了 ICDF 是
高斯核参数的严格单峰正定函数,然后根据该结论提出了改进黄金分割法( MGSA) 来快速搜索核参数在候选集中的最佳值,在此基础上提出一种基于 MGSA 和微分进化算法的SVM 参数快速优化方法,最后通过比较实验验证了所提方法的有效性和快速性.