基于多蚁群算法的支持向量回归机参数选择方法

核函数是支持向量回归机的重要部分,每种核函数都有其优势和不足。本文基于支持向量机回归机模型相关参数的选取原则,给出了一种具有混合核函数的支持向量机,以基于网格搜索的多蚁群算法为基础,给出了此类混合核函数支持向量回归机参数优化的一种新方法。该方法以最小化交叉验证误差为目标,对包括混合比例和各类核函数的参数在内的5个参数进行优化。仿真结果表明,与遗传算法相比,本方法在参数优化方面有良好的性能,建立的预测模型精度较高。     

高斯小波支持向量机的研究

证明了偶数阶高斯小波函数满足支持向量机的平移不变核函数条件．应用小波核函数建立了相应的高斯小波支持向量机,并且使用云遗传算法对支持向量机及其核函数的参数进行优化．用该算法与常用的高斯核和Morlet小波核支持向量机进行对比实验．通过对非线性函数的逼近和电力系统短期负荷的预测,验证了该算法的有效性和优越性,表明其具有一定的实用价值．     

基于混合核函数PSO-SVM的模拟电路故障诊断

针对模拟电路故障诊断中应用传统支持向量机算法存在的问题,提出由粒子群算法优化混合核函数支持向量机模型对模拟电路进行故障诊断的新方法。首先,对待诊断电路进行瞬态分析,记录输出点的电压值,采用小波包技术对输出值进行特征提取;其次,由粒子群算法优化混合核函数支持向量机的核函数权重和结构参数,用训练好的模型进行故障诊断,该方法不仅降低参数选择时的随机性,而且故障诊断的精确度提升了5%左右。在对某高通滤波器模拟电路进行的故障诊断中,验证了该方法的有效性。     

混合核函数稀疏LS-SVM软测量建模与应用

针对最小二乘支持向量机存在的稀疏性欠缺和单核函数局限性问题,本文提出一种基于混合核函数稀疏最小二乘支持向量机的软测量建模方法.该方法使用多项式核函数和RBF核函数线性加权构成混合核函数,兼顾最小二乘支持向量机的全局拟合能力与局部拟合能力,以矢量基学习作为稀疏解算法,改善最小二乘支持向量机的稀疏性,在精简模型结构的同时,避免冗余信息中的噪声过多的拟合到模型参数中,进而采用粒子群算法优化模型部分参数.将此方法分别应用于Mackey- Glasss混沌模型的时间序列预测和乙烯精馏塔塔釜乙烯浓度预测,应用结果表明该方法较最小二乘支持向量机、稀疏最小二乘支持向量机以及混合核最小二乘支持向量机具有更好的泛化效果和预报精度,兆示出其良好的应用潜力.     

基于神经网络的粒子群算法优化SVM参数问题

对支持向量机的核参数选取到目前仍没有形成一套成熟的理论,严重影响了其广泛的应用。对核参数的选取做了一定的探讨。将神经网络与粒子群优化算法相结合并用于支持向量机核函数的参数优化。该方法能够同时具有神经网络较强的非线性拟合能力和粒子群优化算法的寻优能力。数值实验结果表明该算法对支持向量机核参数的优化是可行的、有效的,并且具有较高的分类准确率和较好的推广性能。     

SVM参数优化方法分析与决策

针对支持向量机应用过程中的参数选择问题,从UCI数据库选择样本集,分别采用传统的网格法、智能优化算法中的粒子群法及遗传算法实现核函数参数寻优过程,将所得最佳参数应用到样本测试中;在深入分析优化过程中各参数关系、参数对支持向量机性能的影响以及传统与智能优化算法的优劣后,得出了核函数优化策略;即先使用智能优化算法初步确定最优解范围,再结合网格法进行高精度寻优;实验数据验证了参数优化策略的有效性,为扩大支持向量机泛化率、提高应用性做了铺垫。     

SVR参数对非线性函数拟合的影响

对基于径向基函数(RBF)的支持向量回归(SVR)模型参数的理论研究与实验论证结果表明,惩罚系数、不敏感损失函数的宽度以及核函数参数对非线性函数拟合精度均有影响,给出SVR参数的经验范围以减小人工选择SVR参数的盲目性,并通过缩小参数优化算法的搜索区间,降低算法的整体时间复杂度和空间复杂度。     

基于粒子群算法和支持向量机的故障诊断研究

支持向量机是采用结构风险最小化原则代替传统统计学中的基于大样本的经验风险最小化原则的新型机器学习方法,具有出色的学习分类能力和推广能力,广泛地应用于模式识别和函数拟合中;支持向量机中核函数的参数选择非常重要,它决定着故障诊断的精确度;为了提高电气设备故障诊断的精度和效率,将粒子群优化算法和最小二乘支持向量机相结合,提出了一种基于粒子群支持向量机的故障诊断方法,能够实现对核函数的σ参数进行快速动态选取,提高故障诊断的准确率和效率;实验表明,该方法能够有效地找出合适的核参数,并能取得较好的分类效果。     

基于支持向量机和遗传算法的人脸识别研究

采用自适应遗传算法(AGA)优化筛选改进高斯核函数支持向量机(SVM)参数模型进行人脸特征分类。支持向量机的泛化性能主要取决于核函数类型和核函数参数及惩罚系数C,本文在传统高斯核函数基础上提出改进高斯核函数作为支持向量机的非线性映射函数,并使用自适应遗传算法优化筛选核函数参数和支持向量机惩罚系数,将优化后的SVM模型用于人脸库进行实验仿真。实验结果表明,本文方法比传统高斯核函数支持向量机分类器模型有更高识别率。     

一种基于GA和支持向量机的车牌字符识别方法

以高斯核为其核函数的支持向量机在实际应用中表现出优良的学习性能,被广泛应用于模式分类中。支持向量机的识别性能对参数的选取是敏感的,惩罚因子C和核函数参数σ对支持向量机性能会产生重要的影响。针对高斯核支持向量机在车牌字符识别问题中的应用,提出了一种基于遗传算法的参数选择方法。首先确定合适的遗传算法适应度函数,然后利用遗传算法对支持向量机的参数进行优化,最后在各个识别子网中分别采用参数优化后的支持向量机对车牌字符进行识别。实验结果表明,该方法取得了令人满意的识别率。     

基于几何判据的SVM参数快速选择方法

支持向量机中核函数及其参数的选择具有重要意义。提出一种基于高斯核函数的支持向量机参数对快速求取方法,根据支持向量之间的几何判据,结合线性搜索法完成参数寻优,具有简单、计算量小、易于实现的优点。实验结果表明,该方法较好地解决了高斯核函数参数在实际使用中不易确定的问题,且运算速度高于原有方法。     

基于克隆选择的差分进化算法及其在SVM中的应用

支持向量机参数是影响其性能的重要因素,但对支持向量机核参数的选取仍没有形成一套成熟的理论,从而严重影响了其广泛的应用。将克隆选择算法引入差分进化算法,对基本克隆选择算法和差分进化算法中的策略进行改进。将两种改进的算法进行融合,提出了一种基于克隆选择的差分进化算法,并将其应用于SVM核参数的优化中。测试结果表明,该算法不仅可以有效避免差分进化算法易早熟收敛的问题,而且寻优能力得到显著提高;在UCI数据库wine数据中的应用表明,利用克隆选择差分进化算法优化SVM核参数加快了参数搜索的速度,提高了SVM预测精度和泛化能力,具有较高的分类准确率和较好的推广性能。     

基于变异函数的径向基核函数参数估计

研究了支持向量机(support vector machine,SVM)方法在一定假设条件下,核函数取 为样本协方差函数时解的具体形式,得出了在该假设情况下SVM方法等价于克立格方法的结 论,提出了用协方差函数作为SVM核函数的思想.考虑到在某些情况下协方差函数可能不存 在,因此考虑用变异函数来代替协方差函数估计径向基核函数的宽度参数.这样不仅解决了 SVM中径向基核函数宽度参数的确定问题,而且把这种情况下的SVM拟合与概率统计学中的 克立格方法联系了起来,赋予了SVM方法新的统计上的意义.     

改进GA-PSO优化SVM的行人检测算法

针对当前对于行人检测的准确率和检测效率的要求越来越高,提出一种GA-PSO算法对于支持向量机（SVM）参数优化的行人检测方法。首先,针对梯度直方图特征描述子的维数高、提取速度慢,使用PCA对其进行降维处理;以SVM算法作为分类器,为避免传统单核支持向量机算法检测率低的情况出现,以组合核函数作为分类器核函数,并设置松弛变量,引进惩罚因子,结合遗传算法（GA）和改进权重系数的粒子群算法（PSO）进行组合系数和参数的优化与选择,根据优化后的参数构成最终的SVM分类器进行行人检测。实验结果表明,与传统SVM检测以及其他优化方法相比,检测率方面都有明显改进,且满足对检测效率的要求。     

自适应核函数的动态图像检索算法

针对固定的SVM模型难以适应反馈检索系统中用户兴趣概念迁移的问题,提出一种自适应核函数的动态图像检索算法.该算法中不需要预先给定SVM模型的参数,而是根据用户每次反馈的样本集对SVM模型参数进行动态修改.实验结果表明,该算法比事先固定SVM模型参数的方法取得了更好的检索效果.     

基于Fisher 准则和最大熵原理的SVM核参数选择方法

针对支持向量机(SVM)核参数选择困难的问题,提出一种基于Fisher准则和最大熵原理的SVM核参数优选方法.首先,从SVM分类器原理出发,提出SVM核参数优劣的衡量标准;然后,根据此标准利用Fisher准则来优选SVM核参数,并引入最大熵原理进一步调整算法的优选性能.整个模型采用粒子群优化算法(PSO)进行参数寻优.UCI标准数据集实验表明了所提方法具有良好的参数选择效果,优选出的核参数能够使SVM具有较高的泛化性能.     

基于小波变换和优化的SVM的网络流量预测模型

提出一种基于小波变换和优化的SVM的网络流量预测模型(WaOSVM),首先对网络流量进行无抽取小波分解得到小波系数和尺度系数,然后选取适当核函数的SVM分别进行预测,其中SVM的参数用自适应量子粒子群算法(AQPSO)进行优化,最后将各预测结果进行小波重构得到最终预测结果.实验结果表明:优化过的SVM具有较好的泛化能力...     

基于核相似性差异最大化的支持向量机参数选择算法

针对支持向量机(SVM)参数选择问题,通过分析SVM近似网络模型及分类原理,提出一种基于核相似性差异最大化的高斯核参数快速选择算法(MSD)。同时,将MSD算法与基于交叉验证的参数搜索算法相结合,构成一种复合SVM参数选择算法(MSD-GS),实现核参数与正则化参数的快速优选。UCI数据的仿真实验表明该算法具有参数选择准确、简便快速、无需数据先验知识等优点,参数选择效果甚至优于遍历式指数网格搜索算法。优选出的参数组合能够使SVM具有较高的泛化性能。     

基于混沌机制的人工蜂群算法优化的支持向量机分类器

支持向量机的分类性能在很大程度上取决于其相关参数的选择,为了改善支持向量机的分类准确率,本文采用基于混沌机制的人工蜂群算法对其参数进行优化。在传统人工蜂群算法的基础上,采用Logistic混沌映射初始化种群和锦标赛选择策略,进一步提高人工蜂群算法的收敛速度和寻优精度。该方法采用分类准确率作为适应度函数,利用人工蜂群算法对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化。通过对多个标准数据集的分类测试,证明基于混沌机制的人工蜂群算法优化的支持向量机分类器能够获得更高的分类准确率。