基于遗传算法优化SVM分类的MATLAB智能建模系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现遗传算法与支持向量机的智能集成，通过GA自动优化SVM关键参数（惩罚系数与核函数参数），显著提升分类模型的精度与泛化性能。系统包含完整的参数初始化、进化优化和模型验证流程，适用于模式识别与数据分类任务。

详 情 说 明

基于遗传算法优化的支持向量机分类模型系统

项目介绍

本项目实现了一个通过遗传算法（GA）优化支持向量机（SVM）参数的智能分类系统。系统核心思想是利用遗传算法的全局搜索能力，自动寻找SVM模型的最佳惩罚系数（C）和核函数参数（gamma），从而提升分类模型的泛化性能和准确率。该系统集成了参数初始化、种群进化、模型训练与验证、结果可视化等完整流程，为机器学习分类任务提供了一套高效的自动化参数优化解决方案。

功能特性

• 自动化参数优化：通过遗传算法自动搜索SVM最优参数组合，避免手动调参的繁琐过程
• 高性能分类模型：基于优化后的参数构建SVM分类器，实现更优的分类精度
• 全面的结果分析：提供收敛曲线、性能指标、混淆矩阵、ROC曲线等多种分析工具
• 灵活的参数配置：支持用户自定义遗传算法参数和SVM参数搜索范围
• 完整的日志记录：自动保存运行过程和结果至指定目录

使用方法

输入配置

1. 数据集文件：准备分类数据集文件（支持.mat或.csv格式）
2. 遗传算法参数：设置种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率
3. SVM参数范围：定义惩罚系数C和核函数参数gamma的搜索上下界
4. 输出路径配置：指定结果存储目录（如host='gatest'）

运行流程

1. 修改主程序中的参数配置部分，设置相应的输入参数
2. 运行主程序启动优化过程
3. 系统将自动完成以下流程：

- 种群初始化与遗传进化操作 - SVM模型训练与验证 - 最优参数选择与性能评估

1. 查看指定输出目录中的结果文件

输出结果

• 最优SVM参数组合（C、gamma等）
• 遗传算法适应度收敛曲线
• 模型性能指标（准确率、召回率、F1分数）
• 分类可视化图表（混淆矩阵、ROC曲线）
• 详细运行日志文件

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 足够的内存容量（根据数据集大小而定）

文件说明

主程序实现了系统的核心控制逻辑，包括参数初始化设置、遗传算法与支持向量机协同优化流程的组织调度、种群进化过程的管理监控、模型训练与验证的协调执行，以及最终优化结果的分析输出与可视化展示。该程序作为整个系统的中枢，负责协调各模块间的数据传递与功能调用，确保参数优化过程的顺利进行和结果的准确生成。