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基于混沌粒子群优化的SVM分类器研究 总被引:2,自引:1,他引:1
支持向量机(SVM)分类器能较好地解决小样本、非线性、高维等分类问题,具有很强的实用性。然而,支持向量机训练参数的选择对其分类精度有着很大的影响。常用的支持向量机优化方法有遗传算法、粒子群算法都存在易陷入局部极值,优化效果较差的不足。为解决上述问题在粒子群优化算法中引入混沌思想,提出了基于混沌粒子群优化算法(CPSO)的SVM分类器优化方法,CPSO算法能提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,从而有效地提高了PSO算法的收敛速度和精度,更好的优化SVM分类器。并以网络异常入侵检测为研究对象进行仿真,实验结果表明,根据混沌粒子群优化的SVM分类器比传统算法优化的SVM分类器的精度高,速度快。 相似文献
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将支持向量机(SVM)用于高光谱遥感影像分类的研究,采用决策边界特征提取(DBFE)算法对高光谱影像进行维数约简,以径向基函数(RBF)作为SVM模型的核函数,把混沌优化搜索技术引入到PSO算法中,以基本PSO算法为主体流程,对种群中最好的粒子进行给定步数的混沌优化搜索,以改进基本PSO算法进化后期收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺陷。利用改进的混合粒子群优化算法(PSO)来实现SVM模型参数的自动选择,继而构建了一种参数最优的粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)多类分类模型。选用220波段的AVIRIS高光谱遥感影像进行了分类试验。结果表明,与采用基于留一法(LOO)网格搜索策略的传统SVM相比,改进后的PSO-SVM算法可以提高分类精度约8.8%。该方法对于小样本、非均衡条件下的遥感影像数据分类非常有效。 相似文献
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计算机网络流量预测对于网络流量的控制和调整,进而提高网络性能和服务质量起着重要的作用.当前传统计算机网络流量方法预测精度较低,仅为85%左右.针对网络流量的非线性和时变特性,难以准确实现网络流量评估,为了解决此问题,提出基于混沌粒子群优化SVR的网络流量预测方法.支持向量回归算法(SVR)是一种用于趋势预测的支持向量机模型,能找到全局最优解.然而,SVR参数的选择对回归模型优化起着决定性作用.采用混沌粒子群优化算法(CPSO)优化支持向量参数,通过建立混沌粒子群优化SVR的网络流量预测模型.仿真结果表明,混沌粒子群优化SVR网络流量预测模型能力强、效果好. 相似文献
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支持向量机(SVM)建模的拟合精度和泛化能力取决于相关参数的选取,目前SVM中的参数的寻优一般只针对惩罚系数和核参数,而混合核函数的引入,使SVM增加了一个可调参数.针对混合核函数SVM的多参数选择问题,提出利用具有较强全局搜索能力的混沌粒子群(CPSO)优化算法对混合核函数SVM建模过程中的重要参数进行优化调整,每一... 相似文献
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针对高光谱图像分类过程中数据波段多以及信息冗余量大引起的处理速度慢及Hughes现象等问题,提出了一种基于多粒子协同进化算法进行高光谱图像自动波段选择与分类的方法:使用多粒子群协同进化算法搜索特征子集,对粒子群优化算法进行改进,定义新的位置和速度的更新策略,并以支持向量机为分类器,同时对特征子集和SVM核函数参数进行优化。在协同搜索过程中,引入遗传算法改善粒子群优化的"早熟"收敛问题,构建了一种新的MPSO-SVM(Multiple particle swarm optimization-SVM)分类模型。对高光谱遥感图像的实验结果表明:MPSO-SVM方法不仅能有效地压缩光谱的特征维数,得到最佳的波段组合,还能得到最优的SVM参数,达到较好的分类效果,提高分类精度。 相似文献
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刘明珍 《计算机工程与应用》2012,48(35):71-74,105
为了提高网络入侵的检测正确率,针对网络入侵检测中特征选择问题,将二值粒子群优化算法(BPSO)用于网络入侵特征选择,结合支持向量机(SVM)提出了一种基于BPSO-SVM的网络入侵检测算法。该算法将网络入侵检测转化为多分类问题,采用wrapper特征选择模型,以SVM为分类器,通过样本训练分类器,根据分类结果,利用BPSO算法在特征空间中进行全局搜索,选择最优特征集进行分类。实验结果表明,BPSO-SVM有效降低了特征维数,显著提高了网络入侵的检测正确率,还大大缩短了检测时间。 相似文献