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针对支持向量机的参数优化缺乏理论支持,而SVM交叉检验法选取又较为费时的情况下,提出了基于人工鱼群算法的支持向量机参数优化选取算法,并以SVM分类预测准确率最大为优化原则,利用人工鱼群算法的较好并行性和较强的全局寻优能力,以实现最优目标并得到SVM的最优参数组合。数值实验结果表明:人工鱼群算法在SVM参数优化选取中具有更快的寻优性能,同时具有较高的分类准确率。该方法具有较好的并行性和较强的全局寻优能力。 相似文献
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支持向量机在高维度、小样本情况下具有独特优势,但同时支持向量机的参数优化极大制约了其分类效果,目前参数优化缺乏系统的理论指导;针对传统DAG-SVM训练分类器较多,训练耗时长,分类效果受到结构排序的影响,提出了一种基于“1 vs R”策略的改进型算法;针对 SVM传统参数优化方式耗时大,优化精度不高,提出了改进型人工鱼群算法;最后结合1 vs R-DAG支持向量机算法与改进型人工鱼群算法,得到一种新的改进型支持向量机算法;仿真对比实验证实,对支持向量机的参数优化是有效可行的。 相似文献
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支持向量机的参数选择仍未有系统的理论指导,其优化选择一直是支持向量机的一个重要研究方向。考虑到人工鱼群算法优化支持向量机参数往往易陷入最优参数组合微小邻域的问题,构造了用于支持向量机参数优化的AFMC算法。该算法前期利用鱼群算法较好的并行寻优性能,能快速寻得问题的近似最优解,而后利用MonteCarlo法进行局部寻优,以实现快速、有效地获取强近优解。数值实验结果表明,该算法具有较好的分类性能和较快的寻优速度,验证了在支持向量机参数寻优中的有效性和可行性。 相似文献
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支持向量机参数的选择决定着支持向量机的分类精度和泛化能力,而其参数优化缺乏理论指导,在此背景下提出了ACO-SVM模型。该模型将SVM分类预测准确率作为目标函数,对蚁群算法进行改进,引入有向搜索和基于时变函数更新的信息素更新原则,利用蚁群算法的并行性、正反馈机制和较强的鲁棒性,以求得最优目标并得到SVM的最优参数组合。数值实验结果表明,改进蚁群算法在SVM参数优化选取中具有更好的寻优性能,具有较高的分类准确率;该方法具有较好的并行性和较强的全局寻优能力。 相似文献
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利用粒子群算法优化SVM分类器的超参数 总被引:1,自引:0,他引:1
利用粒子群算法在求解组合优化问题时具有的全局搜索特性,设计并实现了支持向量机分类器中超参数的优选粒子群算法,扼要地叙述了算法实现中个体编码和适应度函数,通过在国际标准数据集上的实验验证了算法的有效性和高效性,最后列举了一些在上述工作基础上可开展的深入性工作。 相似文献
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本文分析了粒子群算法和人工鱼群算法的基本原理,提出粒子群及人工鱼群算法优化策略,该算法综合利用了人工鱼群算法良好的全局收敛性及粒子群算法快速的局部收敛性,算法易实现,同时,克服人工鱼群算法收敛速度慢及粒子群算法后期全局收敛差的缺点,发挥了两者的优越性,粒子群及人工鱼群优化算法不仅具有较好的全局收敛性能,而且具有较快的收敛速度。 相似文献
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针对遗传算法不能充分利用系统中的反馈信息,易陷入“早熟”,以及人工蜂群算法在搜索初期寻优速度慢的问题,将改进的遗传算法与人工蜂群算法融合,实现二者互补,并将由支持向量机训练得到的测试集分类准确率作为算法的适应度函数,提出遗传-人工蜂群算法(G-ABCA),以实现对支持向量机参数的优化选择。通过仿真实验,将其在支持向量机参数寻优中的性能与改进的遗传算法、人工蜂群算法进行比较,实验结果表明:遗传-人工蜂群算法有效地提高了支持向量机的分类准确率,而且算法是逐步收敛的,其表现优于其他算法。 相似文献
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基于神经网络的粒子群算法优化SVM参数问题 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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求解全局优化问题的混合人工鱼群算法 总被引:3,自引:0,他引:3
把Powell算法作为人工鱼群算法的一个局部搜索算子,嵌入到自适应人工鱼群算法中,构成一种基于Powell算法和自适应人工鱼群的混合算法。该算法充分利用了自适应人工鱼群算法的全局收敛性和Powell算法的强局部搜索能力,使得混合算法的全局收敛性能得到了改善,并且减少了计算量。计算机仿真结果表明,自适应混合人工鱼群算法能够在保持较高精度的前提下快速收敛。 相似文献
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粒子群和人工鱼群混合优化算法 总被引:2,自引:1,他引:2
提出基于粒子群的人工鱼群混合优化算法,该算法综合利用人工鱼群算法的良好全局收敛性和粒子群算法的局部快速收敛性、易实现性等优点,克服人工鱼群算法收敛速度慢及粒子群算法后期全局收敛差的缺点,发挥了两者的优越性,并成功应用于求解具有变量边界约束的非线性的复杂函数最优化问题和求解复杂化学方程根的问题。仿真结果表明,混合粒子群算法不仅具有较好的全局收敛性能,而且具有较快的收敛速度。 相似文献
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多峰函数优化的生境人工鱼群算法 总被引:6,自引:2,他引:6
针对人工鱼群算法在多峰问题寻优时难以找到全部最优解及精度不高的问题,提出了一种基于生境人工鱼群算法的多峰问题优化算法.该算法融合了模拟退火、小生境技术的思想,并加入了变异算子和自动生成合适小生境半径机制.通过对几种典型多峰函数的测试,表明该算法不仅能有效、精确找出多峰问题的全局和局部所有最优解,而且无需预先设置小生境半径,实现了真正的自适应搜索,较好地解决了复杂多峰优化问题. 相似文献