De omfattande tillämpningarna av stödvektormaskiner (SVM) kräver en effektiv metod för att konstruera en SVM-klassificerare med hög klassificeringsförmåga. SVM:s prestanda beror på om optimal funktionsdelmängd och parameter för SVM kan uppnås på ett effektivt sätt. I detta papper används en grovkornig parallell genetisk algoritm (CGPGA) för att samtidigt optimera funktionen delmängd och parametrar för SVM. Den distribuerade topologin och migrationspolitiken för CGPGA kan bidra till att hitta optimal funktionsundergrupp och parametrar för SVM på betydligt kortare tid, för att öka kvaliteten på den lösning som hittas. Dessutom föreslås en ny fitnessfunktion, som kombinerar den klassificering noggrannhet som erhålls från bootstrap metod, antalet valda funktioner, och antalet stödvektorer, att leda sökandet av CGPGA till riktningen för optimal generalisering fel. Experimentresultat på 12 referensdataset visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt överträffar genetisk algoritm (GA) baserad metod och rutnätssökningsmetod när det gäller klassificeringsnoggrannhet, antal valda funktioner, antal stödvektorer och körtid.
I REF presenterades den grovkorniga parallella genetiska algoritmen (CGPGA) för att samtidigt optimera funktionsundergrupper och parametrar för SVM.
A Parallel Genetic Algorithm Based Feature Selection and Parameter Optimization for Support Vector Machine
{'venue': 'Scientific Programming', 'journal': 'Scientific Programming', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}