کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10322702 | 660870 | 2011 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Feature selection and parameter optimization for support vector machines: A new approach based on genetic algorithm with feature chromosomes
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
⺠A genetic algorithm with feature chromosomes (GAFC) is proposed. ⺠The asymptotic behaviors of support vector machines (SVM) are fused with GA. ⺠The GAFC has not only the search ability of GA, but also has the search ability of feature chromosomes. ⺠The GAFC obtained good performances by optimizing feature subset and parameters of SVM simultaneously.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 38, Issue 5, May 2011, Pages 5197-5204
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 38, Issue 5, May 2011, Pages 5197-5204
نویسندگان
Mingyuan Zhao, Chong Fu, Luping Ji, Ke Tang, Mingtian Zhou,