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ZIPMATLAB 2022a中基于2024年新算法的SVM参数优化研究:利用NRBO算法优化RBF函数惩罚与核参数,支持5分类任务的SVM性能评估,"MATLAB 2022a环境下应用新型NRBO算法优化

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资源文件列表:

新算法牛顿拉夫逊优化器优化支持.zip 大约有12个文件
  1. 1.jpg 34.37KB
  2. 2.jpg 169.24KB
  3. 与牛顿拉夫逊优化器在支持.html 16.75KB
  4. 与牛顿拉夫逊优化器在支持向量机参数优化中的应用.doc 2.18KB
  5. 与牛顿拉夫逊优化器在支持向量机参数优化中的应用.txt 1.74KB
  6. 中基于牛顿拉夫逊优化器的参数优化一引言随着机器学习.txt 1.76KB
  7. 中的创新算法应用基于牛顿拉夫逊优化器的支持向量机.html 16.74KB
  8. 中的牛顿拉夫逊优化器在支持向量.txt 1.91KB
  9. 中的牛顿拉夫逊优化器在支持向量机参数优化中.html 17.09KB
  10. 基于的参数优化采用新算法牛.html 17.61KB
  11. 文章标题利用中的牛顿拉夫逊优化器优化支持.doc 1.95KB
  12. 新算法牛顿拉夫逊优化器优化支持向量.html 16.94KB

资源介绍:

MATLAB 2022a中基于2024年新算法的SVM参数优化研究:利用NRBO算法优化RBF函数惩罚与核参数,支持5分类任务的SVM性能评估,"MATLAB 2022a环境下应用新型NRBO算法优化SVM的RBF参数——以损失为适应度函数,实现5分类任务的高效与全局最优解",MATLAB2022a 2024新算法牛顿-拉夫逊优化器(Newton-Raphson-based optimizer,NRBO), 优化支持向量机SVM的RBF函数的惩罚参数与核参数,以SVM的损失为适应度函数,如果有自己适应度函数,有专门的函数直接替就行。 并使用60%数据集训练SVM,40%数据集测试SVM的性能。 SVM用于5分类,每一类是一个矩阵,矩阵的每一行为一个特征向量,一个特征向量有5个特征值,如下图。 NRBO具有更快的收敛速度,有更好的全局最优解,2024最近发表的算法,你用就是创新 ,MATLAB2022a; 牛顿-拉夫逊优化器(NRBO); SVM优化; 惩罚参数; 核参数; 适应度函数; 数据集分割; 5分类; 特征向量; 特征值; 快速收敛; 全局最优解; 创新算法,MATLAB 2
MATLAB 2022a 与牛顿-拉夫逊优化器在支持向量机参数优化中的应用
引言
随着机器学习算法的不断发展支持向量机SVM已经成为一种重要的分类算法然而SVM 的性
能往往受到其参数的影响如惩罚参数和核参数为了提高 SVM 的分类性能我们可以通过优化这些
参数来实现近年来牛顿-拉夫逊优化器NRBO作为一种高效的优化方法已经在各个领域得到
了广泛应用本文将探讨如何使用 MATLAB 2022a 中的 NRBO 来优化 SVM RBF径向基函数
数的惩罚参数与核参数
牛顿-拉夫逊优化器NRBO
牛顿-拉夫逊优化器是一种基于牛顿法的迭代优化算法具有更快的收敛速度和更好的全局最优解
2024 一种新的 NRBO 算法被提出并发表该算法在处理复杂问题时表现出色 SVM 参数优
化中NRBO 可以有效地寻找最佳的惩罚参数与核参数从而提高 SVM 的分类性能
SVM RBF 函数及适应度函数
SVM RBF 函数是一种常用的核函数可以有效地处理非线性分类问题在参数优化过程中我们将
SVM 的损失作为适应度函数当使用 NRBO 进行优化时我们可以通过 MATLAB 提供的函数直接替换
适应度函数
数据集划分与 SVM 训练测试
我们将数据集按照 60%训练40%测试的比例进行划分其中60%的数据用于训练 SVM40%的数据
用于测试 SVM 的性能每一类数据都是一个矩阵矩阵的每一行为一个特征向量一个特征向量有 5
个特征值在训练过程中我们使用 NRBO 优化的参数来初始化 SVM并通过迭代优化过程不断调整
参数以获得最佳的分类性能
NRBO 优化 SVM 参数的过程
MATLAB 2022a 我们可以使用 NRBO 来优化 SVM RBF 函数的惩罚参数与核参数首先
们需要定义适应度函数 SVM 的损失函数然后我们使用 NRBO 进行迭代优化寻找最佳的参数
组合在每一次迭代中NRBO 都会根据当前的参数组合计算适应度函数的值并据此调整参数
使适应度函数达到最小值
实验结果与分析
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