技術總結
本發明適用于信息技術領域，提供了一種模型參數優化的方法及裝置，所述方法包括：獲取樣本數據，并對所述樣本數據進行標準化處理；采用標準化后的樣本數據，通過結合混沌理論的飛蛾優化算法獲取核極限學習機的最優懲罰系數C和最優核寬γ；根據所述標準化后的樣本數據、最優懲罰系數C和最優核寬γ，構建目標分類預測模型。本發明實現解決了現有技術利用網格搜索方法無法得到最優的懲罰系數C與核寬γ的問題，有利于提高所構建模型對指定問題進行分類及預測的效果。

技術研發人員：陳慧靈;王名鏡;趙學華;朱彬磊;王科杰;柳建飛;童長飛;蔡振鬧
受保護的技術使用者：溫州大學
文檔號碼：201611131726
技術研發日：2016.12.09
技術公布日：2017.05.10