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基于蚁群算法的支持向量机参数选择方法研究
引用本文:庄严,白振林,许云峰. 基于蚁群算法的支持向量机参数选择方法研究[J]. 计算机仿真, 2011, 28(5): 216-219
作者姓名:庄严  白振林  许云峰
作者单位:1. 石家庄经济学院信息工程学院,河北,石家庄,050031
2. 石家庄信息工程职业学院,河北,石家庄,050035
3. 河北科技大学信息科学与工程学院,河北,石家庄,050018
摘    要:研究支持向量参数选择优化问题,常用的支持向量机参数优化算法和遗传算法分别存在耗时长和易陷入局部最优值的缺陷,导致支持向量机的分类精度低.为了解决支持向量机参数优化问题,提出了基于蚁群算法的SVM分类器泛化方法.蚁群算法是一种优化搜索方法,具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制,SVM参数的选取看作参数的组合优化,建立组...

关 键 词:支持向量机  参数选择  蚁群优化

Research on Parameters of Support Vector Machine Based on Antcolonyalgorithm
ZHUANG Yan,BAI Zhen-lin,XU Yun-feng. Research on Parameters of Support Vector Machine Based on Antcolonyalgorithm[J]. Computer Simulation, 2011, 28(5): 216-219
Authors:ZHUANG Yan  BAI Zhen-lin  XU Yun-feng
Abstract:
Keywords:
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