基于改进的网格搜索法的SVM参数优化

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【摘要】

：

比较了现今应用比较广泛的3种支持向量机(SVM)参数优化方法.具体分析了网格法、遗传算法和粒子群算法在SVM参数优化方面的性能以及优缺点,提出了一种改进的网格法.先在较大范

【作者】

：

王健峰张磊陈国兴何学文

【机构】

：

哈尔滨工程大学信息与通信工程学院

【出处】

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应用科技

【发表日期】

：

2012年03期

【关键词】

：

支持向量机参数优化网格搜索遗传算法粒子群算法说话人识别

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比较了现今应用比较广泛的3种支持向量机(SVM)参数优化方法.具体分析了网格法、遗传算法和粒子群算法在SVM参数优化方面的性能以及优缺点,提出了一种改进的网格法.先在较大范围内进行搜索,在得到的优化结果附近区域再进行精确搜索.实验表明改进的网格搜索法耗时短,更适用于有时间要求的说话人识别应用中.

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