本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化的支持向量機(jī)及其應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 粒子群優(yōu)化算法 混沌序列 支持向量機(jī) 遙感影像

【摘要】：傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization,PSO)算法主要包含兩方面問(wèn)題,即易陷入局部極小和后期震蕩嚴(yán)重,為此引入混沌序列來(lái)初始化粒子群的位置,并在簡(jiǎn)化的粒子群數(shù)學(xué)模型上從兩個(gè)方面對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)。本文利用改進(jìn)的PSO算法對(duì)支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與SVM、PSO-SVM以及遺傳算法(genetic algorithm,GA)優(yōu)化的SVM(GA-SVM)相比,改進(jìn)PSO優(yōu)化的SVM(IPSOSVM)算法具有較高的分類(lèi)準(zhǔn)確率,并且與PSO-SVM算法相比,準(zhǔn)確率提高了3%~5%,與PSO-SVM算法以及GASVM算法相比,IPSO-SVM的訓(xùn)練和泛化速度都明顯提高。本文將IPSO-SVM算法應(yīng)用到遙感影像的分類(lèi)中,分類(lèi)結(jié)果表明,與PSO-SVM算法相比,IPSO-SVM算法具有更好的分類(lèi)結(jié)果。
【作者單位】： 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)機(jī)電與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 粒子群優(yōu)化算法 混沌序列 支持向量機(jī) 遙感影像
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61302157) 國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃重大專(zhuān)項(xiàng)(2012AA12A308) 核設(shè)施退役及放射性廢物治理科研項(xiàng)目(FZ1402-08) 北京市高等學(xué)校青年英才計(jì)劃(YETP0939) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目(2009QJ-11)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18
【正文快照】： 網(wǎng)絡(luò)出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1390.u.20160928.0936.036.html支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)是應(yīng)用最廣泛的分類(lèi)算法之一,該方法的核心思想是在特征空間尋找最優(yōu)超平面將兩類(lèi)樣本無(wú)誤地分開(kāi),且分類(lèi)間隔最大。該方法能夠平衡模型的復(fù)雜性和學(xué)習(xí)

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10 侯澍e，

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