基于遺傳算法的維權(quán)重支持向量機(jī)的研究.pdf

1、支持向量機(jī)的提出是基于二分類問(wèn)題，它具有全局最優(yōu)、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、推廣能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。經(jīng)典的支持向量機(jī)使用均等的方式對(duì)各維屬性進(jìn)行處理(屬性權(quán)重值均為1)，而在一個(gè)實(shí)際的分類問(wèn)題中，各維屬性對(duì)分類結(jié)果所貢獻(xiàn)的力量是不一樣的，是有主次之分的。
　　 所以，給每維屬性賦予一個(gè)合理的權(quán)重值更符合實(shí)際的做法，使用智能優(yōu)化算法——遺傳算法優(yōu)化維屬性的權(quán)重值是有其研究意義的。
　　 論文的主要研究工作是，在借鑒現(xiàn)有的采用梯度遞減算法為支持向

2、量機(jī)屬性加權(quán)的方法和采用信息增益為支持向量機(jī)維屬性設(shè)置權(quán)重的方法基礎(chǔ)之上，提出了采用遺傳算法為樣本屬性加權(quán)，同時(shí)優(yōu)化支持向量機(jī)的參數(shù)以此形成基于遺傳算法的維權(quán)重支持向量機(jī)方法。該方法可以有效地解決傳統(tǒng)支持向量機(jī)分類中每維屬性在分類過(guò)程中作用均等這一不合理現(xiàn)象，使得支持向量機(jī)理論與客觀問(wèn)題的求解更加吻合，并有效地避免了梯度遞減方法給屬性加權(quán)易于陷入局部最優(yōu)的情況。
　　 論文對(duì)基于遺傳算法的支持向量機(jī)、基于遺傳算法的信息增益維權(quán)重