深度优先算法在多目标SVM模型中的仿真应用

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摘要针对目前多目标输出SVM回归的算法使用多阈值，其预测效果不理想、运算量大问题，提出采用相同阈值的SVM多目标输出回归的算法，将启发式深度优先搜索引入到SVM的参数寻优过程中，然后用改进的序列极小化特征选择算法优化SVM特征。仿真结果说明采用深度优先算法对参数优化，效果相对较好，在多目标优化问题中的应用研究具有广泛的应用前景。

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关键词 ：支持向量机, 深度优先算法, 优化, 序列极小化特征

Abstract：At present，the algorithm of multi-objective SVM model which uses multi-threshold is not ideal in the efficiency and computation．This article proposes the SVM model using the same threshold value，and introduces the depth-first search algorithm to the process of SVM parameter optimization，and then uses the sequential minimal algorithm to improve the SVM features．Results show that parameter optimization using depth-first search algorithm is relatively good．The model is an effective method for multi-objective problems．

Key words： support vector machine depth-first search algorithm optimization sequential minimal algorithm

收稿日期: 1900-01-01 年卷期日期: 2010-08-10 出版日期: 2010-08-10

引用本文:

尹　华; 吴　虹. 深度优先算法在多目标SVM模型中的仿真应用[J]. , 2010, 1(08): 0-0.
Yin Hua;Wu Hong. Simulation Applications of Depth-First Search Algorithm in Multi-Objective SVM Model. , 2010, 1(08): 0-0.

链接本文:

https://www.computertelecom.com.cn/CN/ 或 https://www.computertelecom.com.cn/CN/Y2010/V1/I08/0

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