论文摘要
支持向量机（SVM）是粗糙面参数反演中常用的一种反演算法,SVM反演中的惩罚参数C和核函数参数G对反演结果精度的影响较大,若参数取值不当,会使模型产生"过学习"或者"欠学习"的现象,从而降低预测精度.给出几种SVM参数C和参数G的优化算法,如K折交叉验证（K-CV）、遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）,并在此基础上提出一种基于K-CV和GA改进的PSO算法（GA-CV-PSO）.利用矩量法（MoM）获得的粗糙面后向散射系数构造训练集和测试集,通过不同参数反演的仿真结果对比不同优化算法的反演精度和计算时间,表明GA-CVPSO算法克服了单一优化算法的缺陷,具有更精确的反演精度和更强的泛化能力.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王黎翔,王安琪,黄志祥
关键词: 粗糙面,支持向量机,改进粒子群算法,反演
来源: 计算物理 2019年05期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 物理学,自动化技术
单位: 安徽大学电子信息工程学院
基金: 国家自然科学基金(61501004),安徽省高校自然科学研究基金(KJ2015A073),安徽省自然科学基金(1608085QF141)资助项目
分类号: TP181;O441
DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.7900
页码: 577-585
总页数: 9
文件大小: 296K
下载量: 173
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