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基于SVM参数优化的改进网格搜索法 (2012年)。

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简介：
对当前应用范围最为广泛的三个支持向量机（SVM）参数优化方法进行了对比研究。详细地评估了网格搜索法、遗传算法以及粒子群算法在SVM参数优化过程中的表现，并阐述了各自的优点和不足之处。此外，还提出了一个改进的网格搜索法，该方法首先在较大搜索空间内进行初步探索，随后再在优化结果附近区域进行更为精细的搜索。实验结果表明，这种改进后的网格搜索策略能够显著缩短计算时间，特别适用于对时间要求较为严格的语音识别应用场景。

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  • 采用改良网格搜索法的SVM参数优化（2012年）
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    本研究提出了一种基于改良网格搜索算法支持向量机(SVM)的参数优化方法，显著提升了模型在分类任务中的性能。发表于2012年。 本段落比较了目前应用较为广泛的三种支持向量机（SVM）参数优化方法，并详细分析了网格法、遗传算法以及粒子群算法在SVM参数优化方面的性能及其优缺点，同时提出了一种改进的网格搜索法。该方法首先在一个较大的范围内进行初步搜索，在找到最优解附近的区域后再进行精确搜索。实验结果表明，这种改进后的网格搜索法耗时较短，并且更适合需要满足时间要求的应用场景，如说话人识别等应用中使用。
     
  • SVM 网格搜索：利用默认的 Matlab 工具箱进行 SVM 参数优化 - matlab开发
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    本项目使用Matlab内置工具箱实现支持向量机(SVM)的网格搜索参数优化，旨在提升模型在分类和回归任务中的性能。 主要功能svm_grid_search使用特定参数执行网格搜索：包括内核名称、内核值、box constraint值以及kkt violation level的级别。它提供了一个包含训练过的SVM输出数组的结果，显示了SVM是否无法收敛的信息，并且还给出了训练集、验证集和测试集的准确性结果。此功能便于升级与模式化操作。可以使用I/O结构（在svm_grid_search_structure中）或列出所有变量的标准方式（在svm_grid_search中）。在我看来，采用结构化的形式更为优雅，在需要跨函数传递大量相同变量时也更容易进行模式化处理。
     
  • gaSVMcgForClass.zip_SVMForClass_gaSVMcgForClass_网格搜索优化_网格搜索方法
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    本项目为SVM分类器结合遗传算法进行超参数优化，采用网格搜索方法以提升模型性能。包含源代码及示例数据集。 使用SVM进行分类，并通过网格搜索法确定最佳的C和g参数值。编写了一个小程序来实现这一过程。
     
  • 基于布谷鸟搜索算法的SVM参数优化-python实现
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    本研究利用布谷鸟搜索算法对支持向量机(SVM)的参数进行优化，并以Python语言实现了该算法，提高了模型预测精度。 1. 使用Python编写程序。 2. 拥有一个数据集。 3. 迭代数据速度快。
     
  • SVM 网格搜索方法
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    SVM网格搜索方法是一种用于优化支持向量机参数的技术，通过在预定义的值范围内穷举所有可能组合来寻找最佳模型配置。 SVM参数优化可以通过网格搜索法来实现。这种方法能够系统地遍历指定的参数值组合，从而找到最优的模型配置。在使用网格搜索进行SVM参数调优的过程中，通常会考虑调整如C（正则化参数）和gamma等关键超参数，以达到最佳分类性能或回归效果。
     
  • 基于遗传算法和模式搜索的混合优化方法 (2012年)
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    本文提出了一种结合遗传算法与模式搜索技术的新型混合优化策略，旨在提升复杂问题求解效率和精度。通过理论分析及实验验证，展示了该方法在解决多模态、高维函数优化任务中的优越性能。 为了更好地实现全局优化，我们提出了一种遗传模式搜索（Genetic Pattern Search, GPS）算法。该算法结合了遗传算法（GA）的强全局搜索能力和泛化模式搜索算法（PS）的强局部搜索能力。GPS 算法流程分为两个步骤：首先是通过 GA 和 PS 的联合实现粗略搜索；其次是利用 PS 进行精细搜索。实验结果显示，对于 Hump、Powell、Rosenbrock、Schaffer 和 Woods 测试函数而言，GPS 算法的成功率明显优于改进遗传算法和改进模式搜索算法，因此可以作为一种有效且可行的全局优化方法。
     
  • 基于混沌搜索策略的改进鲸鱼优化算法
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    本研究提出了一种结合混沌搜索策略的改进鲸鱼优化算法，旨在提高算法在复杂问题求解中的探索能力和收敛速度。 为了改善鲸鱼优化算法在探索与开发能力协调不足及容易陷入局部最优的问题，提出了一种基于混沌搜索策略的改进鲸鱼优化算法（CWOA）。首先采用了混沌反向学习方法来生成初始群体，确保了全局搜索过程中的多样性；其次设计了一个非线性混沌扰动机制协同更新收敛因子和惯性权重，以此平衡探索与开发之间的关系；最后结合种群进化过程中最优个体的混沌搜索策略以降低算法陷入局部极值的可能性。通过10个基准测试函数及6个复合测试函数验证了该方法的有效性，实验结果显示CWOA在收敛速度、精度以及鲁棒性能方面均优于对比算法。
     
  • SVMcgForRegress.rar_SVMcgForRegress_支持向量机参数优化的网格搜索代码
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    本资源提供了一种用于回归任务的支持向量机(SVM)参数自动优化方法的实现代码。利用网格搜索算法，能够高效地寻找最优超参数组合，以提升模型预测精度。代码已封装为便于使用的工具箱形式，适用于科研与工程实践中的数据建模需求。 使用网格搜索进行支持向量机的参数求解。
     
  • 基于GA的SVM参数优化及网格划分算法.rar_GA SVM_SVM参数寻优_c++实现
    优质
    本项目利用遗传算法（GA）优化支持向量机(SVM)参数，并改进了网格搜索方法。采用C++编程实现，提高SVM模型训练效率与准确性。 使用遗传算法（GA）进行参数优化，并采用网格搜索方法来确定最佳的参数c和g。
     
  • 基于麻雀搜索算法的PID控制器参数优化
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    本研究提出了一种新颖的方法，利用麻雀搜索算法对PID控制器参数进行优化。通过仿真实验验证了该方法的有效性和优越性。 2020年的新算法SSA用于优化PID控制器的参数，并附有详细的中文注释，允许用户更改传递函数以适应不同的需求。