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
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
Feature selection and parameter optimization for support vector machines: A new approach based on genetic algorithm with feature chromosomes
چکیده انگلیسی
► A genetic algorithm with feature chromosomes (GAFC) is proposed. ► The asymptotic behaviors of support vector machines (SVM) are fused with GA. ► The GAFC has not only the search ability of GA, but also has the search ability of feature chromosomes. ► 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
نویسندگان
, , , , ,