發(fā)布時(shí)間：2018-03-24 21:20

  本文選題：支持向量機(jī)　切入點(diǎn)：參數(shù)尋優(yōu)　出處：《計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)》2017年01期

【摘要】：針對支持向量機(jī)的參數(shù)尋優(yōu)缺乏數(shù)學(xué)理論指導(dǎo),傳統(tǒng)人工蜂群算法易陷入長期停滯的不足,而混沌搜索算法具有很好的隨機(jī)性和遍歷性,提出了基于混沌更新策略人工蜂群支持向量機(jī)參數(shù)選擇模型(IABC-SVM)。該模型利用混沌搜索對偵察蜂搜索方式進(jìn)行改進(jìn),有效提高蜂群算法搜索效率。以UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)值實(shí)驗(yàn),采用ACO-SVM、PSO-SVM、ABC-SVM作為對比模型,實(shí)驗(yàn)表明了IABC在SVM參數(shù)優(yōu)化中的可行性和有效性,具有較高的預(yù)測準(zhǔn)確率和較好的算法穩(wěn)定性。
[Abstract]:In view of the lack of mathematical theory guidance for parameter optimization of support vector machines, the traditional artificial bee colony algorithm is easy to fall into long-term stagnation, while the chaotic search algorithm has good randomness and ergodicity. A parameter selection model of artificial bee swarm support vector machine (SVM) based on chaotic updating strategy is proposed in this paper. The model uses chaotic search to improve the search mode of reconnaissance bee. The efficiency of bee colony search is improved effectively. The numerical experiment is carried out on the data of UCI standard database, and ACO-SVMN PSO-SVMU ABC-SVM is used as a comparative model. The experiment shows the feasibility and effectiveness of IABC in the optimization of SVM parameters. It has higher prediction accuracy and better algorithm stability.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)優(yōu)化與決策研究所;
【基金】：教育部高校博士學(xué)科科研基金聯(lián)合資助項(xiàng)目(20132121110009) 遼寧省教育廳基金(L2015208)
【分類號】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1660072