[发明专利]一种具有智能参数优化模块的SVM分类预测方法在审
| 申请号： | 201911383118.6 | 申请日： | 2019-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN111209939A | 公开（公告）日： | 2020-05-29 |
| 发明（设计）人： | 陈金香;尹一岚;赵峰 | 申请（专利权）人： | 冶金自动化研究设计院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京华谊知识产权代理有限公司 11207 | 代理人： | 刘月娥 |
| 地址： | 100071 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种具有智能参数优化模块的SVM分类预测方法，属于模型参数优化与机器学习分类预测技术领域。选择两个特征数不同的两个数据样本集，并将此数据样本集中90％的样本作为训练集，10％的样本作为测试集；采用上述两个样本集，对所提出的具有遗传优化参数功能模块的SVM进行学习、训练和验证；分别采用手动配置参数法和网格法优化法，对SVM的参数进行优化，并对上述数据样本集进行训练和测试，并将所得结果与基于遗传模块的SVM特征分类方法进行比较，说明所提出方法的有效性。优点在于，能够极大提升SVM的分类预测精度，解决了小样本的数据集的分类预测精度低的难题；能够获得更好的分类预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 具有 智能 参数 优化 模块 svm 分类 预测 方法 | ||
【主权项】：
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