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针对传统遗传算法的支持向量机参数选择方法易陷入局部极小点,导致过拟合或欠学习的问题,从而提出一种基于改进遗传算法的支持向量机参数选择方法,该方法在遗传算法初始化群体阶段采用加权深度优先搜索机制,克服了遗传算法局部搜索能力差的缺点,对支持向量机的径向基核参数进行优化,找出了具有较强推广能力的径向基核参数。将该算法用于3个基准数据集的仿真实验,结果表明该方法在保证分类精度前提下,大幅度缩短了训练建模时间,提高了运行效率。 相似文献
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基于遗传算法的SVM参数组合优化 总被引:2,自引:0,他引:2
核函数类型、核函数参数及错误惩罚因子是影响SVM学习能力和泛化能力的关键因素.实际应用中选择上述SVM参数组合多依赖经验或人工尝试,通常很难选择到最优参数组合.提出一种基于遗传算法的SVM优化技术,针对优化对象设计二进制编码基因串和相应遗传算子,能够实现同时对上述三个参数组合的优化.在UCI标准数据库上的实验结果说明了提出方法的有效性. 相似文献
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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。 相似文献
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针对室内复杂环境下火灾识别准确率会降低的问题,提出了一种改进的粒子群算法优化支持向量机参数进行火灾火焰识别的方法;首先在YCrCb颜色空间进行火焰图像分割,对获得的火焰图像进行预处理并提取相关特征量;其次采用PSO算法搜索SVM的最优核参数和惩罚因子,并在PSO算法中加入变异操作和非线性动态调整惯性权值的方法,加快了搜索SVM最优参数的精度和速度;然后将提取的火焰各个特征量作为训练样本输入SVM模型进行训练,并建立参数优化后的SVM分类器模型;最后将待测试样本输入SVM模型进行分类识别;算法的火灾识别准确率达到94.09%,分类效果明显优于其他分类算法;仿真结果表明,改进的PSO优化SVM算法提高了火焰识别的准确率和实时性,算法的自适应性更强,误判率更低。 相似文献
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基于遗传算法的SVM带权特征和模型参数优化 总被引:1,自引:3,他引:1
建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机(SVM)在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此将支持向量机理论应用于入侵检测领域可以获得很好的效果.但是在应用中也存在如何对网络数据进行特征编码和选择适当的支持向量机模型参数的问题.在分析了特征编码和模型参数对分类器识别精度的影响基础上,提出用遗传算法建立支持向量机带权特征和分类器模型参数的自适应优化算法,并在网络入侵检测中成功的运用算法.最后,使用KDD CUP 1999数据进行的仿真实验表明了算法的正确有效性. 相似文献
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支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对内部参数有着极高的依赖性,因此参数的好坏直接决定了SVM的分类效果,比如径向基核函数的参数。为了寻找出与分类问题相契合的参数,将样本数据投影到高维度特征空间,从而在特征空间中计算类内平均距离与类外中心距离之差,并将其作为参数评估的适应值;利用粒子群算法的全局寻优能力,在定义域内生成种群以代表不同的参数取值;利用粒子的随机游走来进行最优参数搜索,并将结果代入SVM进行样本训练。将所提算法与网格算法等进行了比较,结果表明所提算法的参数设定更加准确,分类准确率有显著提高,且算法复杂度并没有明显增加。 相似文献
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支持向量机参数的选择对建模精度和泛化性能等有着重要的影响,提出量子粒子群优化(QPSO)改进算法优化支持向量机(SVM)参数的方法。该方法首先将混合扰动算子引入QPSO算法中,用于获取平均最优位置,建立一种基于混合扰动算子的QPSO算法改进方法(IQPSO),然后用IQPSO算法的全局优化能力对支持向量机惩罚系数和核参数进行综合寻优,求取最优化参数组合,从而提高支持向量机的求解速度和解的精确性。利用测试函数和UCI测试数据,对IQPSO-SVM进行仿真测试与分类,实验结果表明,IQPSO能获得很好的优化结果,IQPSO-SVM具有较好的泛化性能。 相似文献
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一种基于遗传算法求解TSP问题的优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
韩凤娇 《网络安全技术与应用》2012,(7):36-39
旅行商问题是组合优化的一个经典问题,也是评价算法好坏的一个标准,它要求在给定的一张图中寻找一条哈密尔顿回路,使得该回路在所有的回路中长度最短。然而,该问题是一个NP完全问题,其求解时间会随着问题规模的扩大急剧上升。因此,只能希望在允许的时间内寻求问题的一个较优的解来替代。本文借助生物学的相关理论与思想采用遗传算法对该问题进行求解,最后通过对遗传算法的进一步分析,提出了一种可行的改进算法,达到了获得较优解的目的。 相似文献
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基于遗传算法的PID控制器参数优化研究 总被引:6,自引:1,他引:6
研究自动控制器参数优化问题,PID参数优化是自动控制领域研究的重要内容,系统参数选择决定控制的稳定性和快速性,也可保证系统的可靠性.传统的PID参数多采用试验加试凑的方式由人工进行优化,往往费时而且难以满足控制的实时要求.为了解决控制参数优化,改善系统性能,提出一种遗传算法的PID参数优化策略.通过建立遗传算法优化的PID控制器参数模型,在控制过程中将PID参数作为遗传算法中的个体,采用控制误差绝对值时间积分函数作为优化目标,动态调整PID的三个控制参数,进行PID控制参数的在线优化,将优化方案应用于农业温室温度控制系统进行了仿真.仿真表明,引入遗传算法的PID控制系统,提高了动态性能,增强系统稳定性和快速性,保证实现了控制效果. 相似文献
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细胞神经网络具有能够高速并行计算,易于硬件实现等特点,使其广泛应用于图像处理边缘提取、字符识别等诸多领域。细胞神经网络要正确实现不同的图像处理功能的关键在于模板参数的设计。提出一种基于自适应遗传算法求解模板参数的方法,一方面,通过对交叉概率和变异概率的改进以及遗传算子的设计,克服了基于简单遗传算法设计模板时算法容易早熟的不足;另一方面,采用准精确惩罚函数来设计适应度函数.降低了算法的运算量,提高了算法的收敛速度。给出了实例仿真结果,表明该方法的有效性。 相似文献
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基于自适应遗传算法的细胞神经网络模板设计 总被引:1,自引:1,他引:0
细胞神经网络具有能够高速并行计算,易于硬件实现等特点,使其广泛应用于图像处理边缘提取、字符识别等诸多领域.细胞神经网络要正确实现不同的图像处理功能的关键在于模板参数的设计.提出一种基于自适应遗传算法求解模板参数的方法,一方面,通过对交叉概率和变异概率的改进以及遗传算子的设计,克服了基于简单遗传算法设计模板时算法容易早熟的不足;另一方面,采用准精确惩罚函数来设计适应度函数,降低了算法的运算量,提高了算法的收敛速度.给出了实例仿真结果,表明该方法的有效性. 相似文献