參數(shù)的選擇對(duì)支持向量機(jī)（SVM）分類精度和泛化能力有至關(guān)重要的影響,而群體智能算法近年來在參數(shù)優(yōu)化方面應(yīng)用廣泛,在此背景下提出CSA-SVM模型。該模型將分類準(zhǔn)確率作為目標(biāo)函數(shù),利用烏鴉搜索算法（CSA）求得SVM的最優(yōu)參數(shù)組合。為了驗(yàn)證CSA-SVM模型的分類性能,將該模型應(yīng)用于6個(gè)標(biāo)準(zhǔn)分類數(shù)據(jù)集,并分別與遺傳算法（GA）和粒子群（PSO）算法優(yōu)化后的SVM模型進(jìn)行性能比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,CSA算法在SVM參數(shù)選擇中具有更好地尋優(yōu)能力和更快地尋優(yōu)速度,CSA-SVM模型具有較高的分類準(zhǔn)確率。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2019,55(21)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

三種模型關(guān)于數(shù)據(jù)集Ionospbere(D1)上的對(duì)比結(jié)果

02三種模型關(guān)于數(shù)據(jù)集Ionosphere（D1）上的對(duì)比結(jié)果圖3三種模型關(guān)于數(shù)據(jù)集Wine（D2）上的對(duì)比結(jié)果圖102030405060708090100迭代次數(shù)1.000.950.900.850.800.750.700.650.60適應(yīng)度CSA-SVMGA-SVMPSO-SVM0D{102030405060708090100迭代次數(shù)1.000.950.900.850.800.750.70適應(yīng)度CSA-SVMGA-SVMPSO-SVM0圖5三種模型關(guān)于數(shù)據(jù)集BreastCancer（D4）上的對(duì)比結(jié)果°(102030405060708090100迭代次數(shù)CSA-SVMGA-SVMPSO-SVM1.00.80.60.40.2適應(yīng)度0圖4三種模型關(guān)于數(shù)據(jù)集Iris（D3）上的對(duì)比結(jié)果102030405060708090100迭代次數(shù)CSA-SVMGA-SVMPSO-SVM1.00.90.80.70.60.50.40.3適應(yīng)度0圖7三種模型關(guān)于數(shù)據(jù)集Glass（D6）上的對(duì)比結(jié)果0I102030405060708090100迭代次數(shù)1.000.950.900.850.800.750.70適應(yīng)度CSA-SVMGA-SVMPSO-SVM0圖6三種模型關(guān)于數(shù)據(jù)集Parkinson（D5）上的對(duì)比結(jié)果王麗婷，等：烏鴉搜索算法在SVM參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用217

PSO-SVM0圖5三種模型關(guān)于數(shù)據(jù)集BreastCancer（D4）上的對(duì)比結(jié)果°(102030405060708090100迭代次數(shù)CSA-SVMGA-SVMPSO-SVM1.00.80.60.40.2適應(yīng)度0圖4三種模型關(guān)于數(shù)據(jù)集Iris（D3）上的對(duì)比結(jié)果102030405060708090100迭代次數(shù)CSA-SVMGA-SVMPSO-SVM1.00.90.80.70.60.50.40.3適應(yīng)度0圖7三種模型關(guān)于數(shù)據(jù)集Glass（D6）上的對(duì)比結(jié)果0I102030405060708090100迭代次數(shù)1.000.950.900.850.800.750.70適應(yīng)度CSA-SVMGA-SVMPSO-SVM0圖6三種模型關(guān)于數(shù)據(jù)集Parkinson（D5）上的對(duì)比結(jié)果王麗婷，等：烏鴉搜索算法在SVM參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用217

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3009836