深度优先搜索的支持向量机参数优化算法

研究支持向量机参数优化问题,由于算法要求准确选择SVM参数,支持向量机在处理大样本数据集时和最优模型参数确定时,消耗的时间长、占有内存大,易获得局部最优解的难题.为了解决支持向量机存在的不足,采用深度优先搜索算法对其参数优化机机制进行改进.将向量机参数优化视成一个组合优化问题,将支持向量机模型的分类误差作为优化目标函数,采用深度优先算法对其进行求解,最后将模型应用于3个标准分类数据集.仿真结果表明,优化参数后的支持向量机加快模型的训练速度度,提高了分类的准确率,很好的解决了支持向量机参数优化难题.     

基于SVM和GA的药物与人血清白蛋白结合的预测

为降低新药在临床实验的失败率,提高新药的ADME特性,在制药初期需考虑预测药物与HSA（人血清白蛋白）的结合能力,以提高预测正确率为目标并因此选取合适的制药成分。首先采用遗传算法对分子描述符进行筛选,然后利用支持向量机（SVM）模型预测药物与HSA的结合能力。针对支持向量机的分类精度和泛化能力取决于核函数参数选取的特点,提出了基于粒子群优化算法（PSO）的SVM核参数优化选择法。通过PSO自动获取SVM最佳核参数,并将结果同双线性网格搜索法比较,结果表明,建立的模型对药物与HSA之间的结合能力有较高的预测性,正确率达到86%。     

乌鸦搜索算法在SVM参数优化中的应用

参数的选择对支持向量机（SVM）分类精度和泛化能力有至关重要的影响，而群体智能算法近年来在参数优化方面应用广泛，在此背景下提出CSA-SVM模型。该模型将分类准确率作为目标函数，利用乌鸦搜索算法（CSA）求得SVM的最优参数组合。为了验证CSA-SVM模型的分类性能，将该模型应用于6个标准分类数据集，并分别与遗传算法（GA）和粒子群（PSO）算法优化后的SVM模型进行性能比较。实验结果表明，CSA算法在SVM参数选择中具有更好地寻优能力和更快地寻优速度，CSA-SVM模型具有较高的分类准确率。     

改进蚁群算法在SVM参数优化研究中的应用

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。     

基于离散微粒群优化算法的SVM参数选择

支持向量机（SVM）的学习性能和泛化能力主要取决于参数选择，然而传统的优化算法难以解决此问题。文中通过支持向量的个数建立优化目标函数，采用微粒群优化（PSO）算法对其优化，寻找最优参数。PSO是一种新兴的基于群体智慧的进化算法。实验表明，微粒群优化算法是支持向量机参数选择的有效方法。     

PSO-SVM及其在减速机齿轮诊断中的应用

针对支持向量机(SVM)参数一般是人为选取,无法准确取到最佳值的问题,提出了一种基于粒子群算法(PSO)对参数进行优化的支持向量机(PSO-SVM).以减速机齿轮的3类故障类型(正常、磕碰、磨损)数据作为研究资料,组成训练样本集,训练PSO-SVM分类模型,从训练集中抽取部分数据组成测试样本集,对模型进行检验测试.研究表明:PSO-SVM模型分类正确率达到了93.8%,相较未进行参数优化的SVM,算法能更好地找到全局最优解,提高了模型的分类正确率.     

基于人工鱼群算法的孪生支持向量机

孪生支持向量机（twin support vector machine, TWSVM）是在支持向量机的基础上产生的机器学习算法,具有训练速度快、分类性能优越等优点。但是孪生支持向量机无法很好地处理参数选择问题,不合适的参数会降低分类能力。人工鱼群算法（artificial fish swarm algorithm, AFSA）是一种群智能优化算法,具有较强的全局寻优能力和并行处理能力。本文将孪生支持向量机与人工鱼群算法结合,来解决孪生支持向量机的参数选择问题。首先将孪生支持向量机的参数作为人工鱼的位置信息,同时将分类准确率作为目标函数,然后通过人工鱼的觅食、聚群、追尾和随机行为来更新位置和最优解,最后迭代结束时得到最优参数和最优分类准确率。该算法在训练过程中自动确定孪生支持向量机的参数,避免了参数选择的盲目性,提高了孪生支持向量机的分类性能。     

基于PAC-Bayes边界理论的SVM模型选择方法

PAC-Bayes边界理论融合了贝叶斯定理和随机分类器的结构风险最小化原理,它作为一个理论框架,能有效评价机器学习算法的泛化性能。针对支持向量机（SVM）模型选择问题,通过分析PAC-Bayes边界理论框架及其在SVM上的应用,将PAC-Bayes边界理论与基于交叉验证的网格搜索法相结合,提出一种基于PAC-Bayes边界的SVM模型选择方法（PBB-GS）,实现快速优选SVM的惩罚系数和核函数参数。UCI数据集的实验结果表明该方法优选出的参数能使SVM具有较高的泛化性能,并具有简便快速、参数选择准确的优点,能有效改善SVM模型选择问题。     

融合渐近性的灰狼优化支持向量机模型

大数据的发展对数据分类领域的分类准确性有了更高的要求;支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的广泛应用需要一种高效的方法来构造一个分类能力强的SVM分类器;SVM的核函数参数与惩罚因子以及特征子集对预测模型的复杂度和预测精度有着重要影响。为提高SVM的分类性能,文中将SVM的渐近性融合到灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法中,提出了新的SVM分类器模型,该模型对SVM的参数与数据的特征子集同时进行优化,融合SVM渐近性的新灰狼个体将灰狼优化算法的搜索空间导向超参数空间中的最佳区域,能够更快地获得最优解;此外,将获得的分类准确率、所选特征个数和支持向量个数相结合,提出了一种新的适应度函数,新的适应度函数与融合渐近性的灰狼优化算法将搜索引向最优解。采用UCI中的多个经典数据集对所提模型进行验证,将其与网格搜素算法、未融合渐近性的灰狼优化算法以及其他文献中的方法进行对比,其分类准确率在不同数据集上均有不同程度的提升。实验结果表明,所提算法能找到SVM的最优参数与最小特征子集,具有更高的分类准确率和更短的平均处理时间。     

混沌粒子群算法对支持向量机模型参数的优化

研究支持向量机模型优化问题,支持向量机的参数选择决定了其学习性能和泛化能力,由于在参数的选择范围内可选择的数量很多,在多个参数中进和盲目搜索最优参数是需要极大的时间代价,并且很难得到最优参数.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.为解决支持向量机参数寻优问题,提出一种基于混沌粒子群的支持向量机参数选择方法.将混沌理论引入粒子群优化算法中,从而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,得了优化支持向量机模型.并以信用卡案例数据作为研究对象进行了仿真,实验结果表明,混沌粒子群优化的SVM分类器比传统算法优化的SVM分类器的精度高和更高的效率,应用效果好.     

Pareto强度值演化算法求解多目标优化问题

近年来,多目标优化问题求解已成为演化计算的一个重要研究方向,而基于Pareto最优概念的多目标演化算法则是当前演化计算的研究热点.多目标演化算法的研究目标是使算法种群快速收敛并均匀分布于问题的非劣最优域.本文定义和使用稀松密度来保持群体中个体的均匀分布,并将个体的Pareto强度值和稀松密度合并到个体的适应值定义中.通过对测试函数的实验,验证了算法的可行性和有效性.     

改进的支持向量机算法及其应用

支持向量机（SVM）算法应用于具有小样本特征的实际问题时是否能获得到良好的预测效果,取决于能否成功地设置该算法的关键参数,这一瓶颈问题一直阻碍着SVM在具有小样本特性的实际工程中的应用。在分析SVM回归估计方法参数性能的基础上,提出了以自适应粒子群算法（APSO）优化SVM关键参数的改进SVM算法,并以变电工程为背景给出了相应的工程造价预测模型。运用此模型,对某实际变电工程实例进行了造价预测仿真分析,并与传统的支持向量机算法进行比较,结果说明改进的支持向量机算法具有良好的变电工程造价预测精度,且速度较快。     

改进的粒子群算法及其SVM参数优化应用

支持向量机是一种性能优越的机器学习算法,而其参数的选择对建模精度和泛化性能等有着重要的影响,也是目前机器学习研究的一个重要方向。在简要介绍基本粒子群优化（PSO）算法的基础上,提出了一种量子粒子群优化算法,给出了其实现方式,并通过4个基准测试函数进行性能对比评价。基于这种量子粒子群优化算法,对最小二乘支持向量机（LS-SVM）的参数优化进行了研究。仿真结果表明,量子粒子群优化算法能给出很好的优化结果。     

基于启发式算法的混沌支持向量机流量预测

针对现有混沌支持向量机回归模型存在流量预测效率低下的问题,利用差分进化(DE)算法、遗传算法和粒子群优化算法确定模型的径向基核函数系数、惩罚系数、不敏感系数等参数,在此基础上建立改进的混沌支持向量机回归模型进行流量预测。实例表明,相比其他启发式算法,DE算法能以较高的效率搜索到混沌支持向量机回归模型的最优参数,并且该模型具有较高的预测精度。     

一种求解鲁棒优化问题的多目标进化方法

鲁棒优化问题（Robust Optimization Problem,ROP）是进化算法（Evolutionary Algorithms,EAs）研究的重要方面之一,对于许多实际工程优化问题,通常需要得到鲁棒最优解。利用多目标优化中的Pareto思想优化ROP的鲁棒性和最优性,将ROP转化为一个两目标的优化问题,一个目标为解的鲁棒性,一个目标为解的最优性。针对ROP与多目标优化的特点,利用动态加权思想,设计一种求解ROP的多目标进化算法。通过测试函数的实验仿真,验证了该方法的有效性。     

改进CPSO-SVM在人脸识别中的应用

为使粒子群优化算法初始粒子均匀分布在解空间,增强全局的搜索能力,通过对混沌运动的遍历性和粒子群优化算法中惯性权重的分析,提出了一种改进型混沌粒子群算法。该算法采用Circle映射,产生了分布均匀的混沌变量轨道点,并结合动态调整惯性权重的思想来避免粒子群算法陷入局部最优。同时,给出了应用混沌粒子群算法训练SVM的方法,并将其应用于人脸识别。仿真实验结果表明,改进CPSO-SVM方法比基本粒子群方法能获得更好的识别性能。     

生物地理学算法求解柔性车间作业调度问题

针对加工设备和操作工人双资源约束的柔性作业车间调度问题,建立以生产时间和生产成本为目标函数的柔性作业车间调度模型,提出基于模糊Pareto支配的生物地理学算法,采用模糊Pareto支配的方法计算解之间的支配关系并对Pareto解集排序,进行全局最优值的更新,并采用余弦迁移模型来改善生物地理学算法的收敛速度。将该方法应用于某模具车间的柔性作业车间调度中,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于AFSA-SVM的网络入侵检测模型

特征选择是网络入侵检测研究中的核心问题,为了提高网络入侵检测率,提出一种人工鱼群算法（AFSA）和支持向量机（SVM）相融合的网络入侵检测模型（AFSA-SVM）。将网络特征子集编码成人工鱼的位置,以5折交叉验证SVM训练模型检测率作为特征子集优劣的评价标准,通过模拟鱼群的觅食、聚群及追尾行为找到最优特征子集,SVM根据最优特征子集进行网络入侵检测,并采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试。仿真结果表明,相对于粒子群优化算法、遗传算法和原始特征法,AFSA-SVM提高了入侵检测效率和检测率,是一种有效的网络入侵检测模型。     

Interactive Particle Swarm: A Pareto-Adaptive Metaheuristic to Multiobjective Optimization

This paper proposes an interactive particle-swarm metaheuristic for multiobjective optimization (MOO) that seeks to encapsulate the positive aspects of the widely used approaches, namely, Pareto dominance and interactive decision making in its solution mechanism. Pareto dominance is adopted as the criterion to evaluate the particles found along the search process. Nondominated particles are stored in an external repository which updates continuously through the adaptive-grid mechanism proposed. The approach is further strengthened by the incorporation of a self-adaptive mutation operator. A decision maker (DM) is provided with the knowledge of an approximate Pareto optimal front, and his/her preference articulations are used to derive a utility function intended to calculate the utility of the existing and upcoming solutions. The incubation of particle-swarm mechanism for the MOO by incorporating an adaptive-grid mechanism, a self-adaptive mutation operator, and a novel decision-making strategy makes it a novel and efficient approach. Simulation results on various test functions indicate that the proposed metaheuristic identifies not only the best preferred solution with a greater accuracy but also presents a uniformly diverse high utility Pareto front without putting excessive cognitive load on the DM. The practical relevance of the proposed strategy is very high in the cases that involve the simultaneous use of decision making and availability of highly favored alternatives.     

PSO-SVR算法在发酵过程控制中的应用

针对发酵过程中生物参数难以实时在线测量的问题,建立了用于生物参数状态预估的支持向量机软测量模型。考虑到该支持向量回归模型的复杂性和推广能力的好坏很大程度上取决于其3个参数（?着,C,?酌）能否取到最优值,采用粒子群算法实现对参数（?着,C,?酌）的同时寻优。在此基础上,以L-天冬酰胺酶II为对象,建立其基于PSO-SVR的发酵过程产物浓度状态预估模型。发酵罐控制结果表明：该模型具有很好的学习精度和泛化能力,可实现对L-天冬酰胺酶II产物浓度的实时在线预估。