發(fā)布時間：2016-10-23 10:32

  本文關(guān)鍵詞：一種基于聚類技術(shù)的選擇性神經(jīng)網(wǎng)絡集成方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《第二十五屆中國數(shù)據(jù)庫學術(shù)會議論文集（二）》2008年

基于人工魚群優(yōu)化算法的支持向量機集成模型

張健沛  程麗麗  楊靜  馬駿  

【摘要】：提出了一種基于人工魚群優(yōu)化算法的支持向量機集成模型(AFSASVM).在獨立訓練出一批個體支持向量機后,利用人工魚群優(yōu)化算法對集成中個體支持向量機的權(quán)值進行優(yōu)化,選擇權(quán)值大于某一閾值的部分個體支持向量機參與集成,實現(xiàn)一種基于選擇性集成思想的支持向量機集成模型.在標準UCI數(shù)據(jù)集合和StatLog項目集合上的仿真對比實驗表明,該方法可以得到更好的集成性能,顯示了AFSA在多分類器集成權(quán)值優(yōu)化方面的有效性,同時在運行效率上AFSA也具有明顯的優(yōu)勢.

【作者單位】：
【基金】：國家自然科學基金項目(60673131)
【分類號】：TP18
【正文快照】：

統(tǒng)計學習理論中的支持向量機(SVM)是Vapnik等人提出的一種全新的機器學習方法仁‘習，在解決小樣本數(shù)據(jù)分類問題方面具有全局最優(yōu)、結(jié)構(gòu)簡單、推廣能力強等優(yōu)點.根據(jù)有限的樣本信息，以統(tǒng)計學習理論為基礎在學習精度和學習能力之間尋找最佳折中，，以獲得分類性能的較好推廣，

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本文編號：150275