结合SVM的交互式遗传算法及其应用

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摘要：交互式遗传算法在人机交互过程中,用户对每代的所有个体都要进行评估.针对个体数量较大,进化代数较多,用户容易疲劳这一问题,提出了一种改进算法,充分利用遗传初始阶段用户所选择的正例和反例信息,采用支持向量机构造分类器,在整个图像库中找出更多符合分类器的图像加入到遗传过程,以扩大遗传操作中好个体的个数,加速算法收敛,从而减轻用户疲劳;同时交互中不断扩大的样本集也使支持向量机分类器更加准确,从而建立比较完善的个性化的情感模型.本文将该算法应用于服装图像的个性化情感检索.实验结果表明,所提出的方法可以较好地减轻用户疲劳,检索出的图像较好地体现用户的个性化情感.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/96163X/200304/8818985.html

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关键词：遗传算法 交互式 SVM 支持向量机 cqvip 交互式遗传算法 SVM 图像检索 支持向量机 机器学习