基于IA参数寻优组合核的SVM文本分类研究

作者：段文影; 饶泓; 段隆振; 马海亮

来源：南昌大学学报(理科版), 2018, 42(03): 289-292.

DOI：10.13764/j.cnki.ncdl.2018.03.016

• 支持向量机
• 文本分类
• 组合核
• IA参数寻优

支持向量机在解决非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,被广泛应用在文本分类领域。但是其核函数及其参数的选择对分类效果具有很大的影响,单一核函数难以很好地解决文本分类问题。因此,本文选取了三个常用的核函数进行两两组合,利用加权组合核的形式来弥补单核自身特点可能带来的缺点,然后利用人工免疫算法(Immune algorithm,IA)对组合核进行参数寻优,以提高文本分类效果。实验分析证明,此方法有效。

• 单位
  南昌大学信息工程学院