مشاهده مشخصات مقاله
بهینه‌سازی پارامترها به همراه انتخاب ویژگی برای طبقه‌بند SVM توسط الگوریتم چند‌هدفه‌ی PSO
|
Authors |
-
ایمان بهروان
-
سید حمید ظهیری
|
|
Conference |
بیستمین کنفرانس ملی سالانه انجمن کامپیوتر ایران |
|
Abstract |
ماشین بردار پشتیبان ( SVM ) یک طبقه‌بند دو کلاسه است که در سال های اخیر بسیار مورد توجه قرار گرفته است. عملکرد این طبقه‌بند به مقدار پارامترهای آن از جمله پارامتر C ( Penalty factor ) و پارامتر موجود در کرنل بستگی دارد. همچنین انتخاب تابع کرنل مناسب هم تاثیر بسزایی در بهبود عملکرد آن دارد. در کنار موارد ذکر شده انجام فرایند انتخاب ویژگی نه تنها می تواند باعث بهبود عملکرد طبقه‌بند مذکور شود بلکه باعث کاهش زمان آموزش و پیچیدگی محاسبات نیز می‌گردد. در این پژوهش ما از الگوریتم چند‌هدفه‌ی PSO ( MOPSO ) در بهینه‌سازی طبقه‌بند ماشین بردار پشتیبان برای دو تابع هدفِ نرخ بازشناسی و قابلیت اطمینان استفاده کرده‌ایم. |
|
قیمت |
-
برای اعضای سایت : 100,000 Rial
-
برای دانشجویان عضو انجمن : 20,000 Rial
-
برای اعضای عادی انجمن : 40,000 Rial
|
خرید مقاله
|
|
.gif){kind=icon}