基于遗传算法与粒子群算法的支持向量机参数选择

支持向量机(SVM)参数的选择是评价SVM性能的一个很重要的因素。SVM在解决小样本、非线性等问题中起到的效果是很好的。但是,该方法的缺点是在解决大样本数据集时消耗时间长,且易陷入局部最优解。为了降低SVM在这方面的不足,本文提出了遗传算法和粒子群算法相结合(PSOGA)对参数进行优化求解,并将该算法建立的模型应用到实验中。仿真结果说明该方法避免了陷入局部解,提高了收敛速度并缩短了优化时间,是一个很有效的方法。     

基于粒子群算法的支持向量机的参数优化

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。     

基于粒子群优化算法的支持向量机参数选择及其应用

参数选择是支持向量机(SVM)研究领域的重要问题,它的本质是一个优化搜索过程,考虑到进化算法在求解优化问题上的有效性,提出了以最小化k-fold交叉验证误差为目标．粒子群优化(PSO)算法为寻优技巧的SVM参数调整方法．通过仿真例子验证该方法的有效性后,用其建立了聚丙烯腈生产过程中数均分子量的软测量模型,结果表明该方法有效．     

改进粒子群算法优化支持向量机的工程造价预测

工程造价预测一直是工程管理研究中的重点,针对工程造价预测中的支持向量机参数优化问题,提出一种改进粒子群算法优化支持向量机的工程造价预测模型(IPSO-SVM).首先收集工程造价数据,并对其进行归一化处理,然后采用支持向量机对工程造价的训练样本进行学习,并采用改进粒子群算法对支持向量机的核函数参数进行优化,最后采用Matlab 2012工具箱对工程造价进行仿真实验.实验结果表明,IPSO-SVM有效提高工程造价的预测精度,预测结果具有一定的实际应用价值.     

基于粒子群优化算法的支持向量机参数选择

由于支持向量机的主要参数的选择能够在很大程度上影响分类性能和效果,并且目前参数优化缺乏理论指导,提出一种粒子群优化算法以优化支持向量机参数的方法.该方法通过引入非线性递减惯性权值和异步线性变化的学习因子策略来改善标准粒子群算法的后期收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷.实验结果表明,相对于标准粒子群算法,本方法在参数优化方面具有良好的鲁棒性、快速收敛和全局搜索能力,具有更高的分类精确度和效率.     

基于改进粒子群算法的支持向量机

对求解含线性约束优化问题的粒子群算法（LPSO）进行了改进,给出了应用其训练支持向量机（SVM）的方法。改进后的算法在基本PSO惯性权重策略的基础上加入了基于种群收敛速度的自适应扰动,能够较好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡。对双螺旋问题的分类实验表明本文提出的方法稳定性好,训练出的SVM具有较高的分类正确率。     

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.     

基于IGA的支持向量机特征子集选择和参数优化

特征子集选择和训练参数的优化一直是SVM研究中的两个重要方面,选择合适的特征和合理的训练参数可以提高SVM分类器的性能,以往的研究是将两个问题分别进行解决。随着遗传优化等自然计算技术在人工智能领域的应用,开始出现特征选择及参数的同时优化研究。研究采用免疫遗传算法（IGA）对特征选择及SVM 参数的同时优化,提出了一种IGA-SVM 算法。实验表明,该方法可找出合适的特征子集及SVM 参数,并取得较好的分类效果,证明算法的有效性。     

基于离散粒子群和支持向量机的特征基因选择算法

基因芯片表达谱信息,为识别疾病相关基因及对癌症等疾病分型、诊断及病理学研究提供一新途径。在基因表达谱数据中选择特征基因可以提高疾病诊断、分类的准确率,并降低分类器的复杂度。本文研究了基于离散粒子群(binary particle swarm optimization,BPSO)和支持向量机(support vector machine,SVM)封装模式的BPSO-SVM特征基因选择方法,首先随机产生若干种群(特征子集),然后用BPSO算法优化随机产生的特征基因,并用SVM分类结果指导搜索,最后选出最佳适应度的特征基因子集以训练SVM。结果表明,基于BPSO-SVM的特征基因选择方法,的确是一种行之有效的特征基因选择方法。     

改进粒子群算法优化支持向量机在故障诊断中的应用研究

支持向量机(SVM)作为当前新型的机器学习方式,凭借解决小样本问题、高维问题和局部极值问题等方面的优越性,在当前故障诊断方面有突出的表现;文章根据对支持向量机的研究,发现其在分类模型参数选择上存在困难,为此,提出利用改进粒子群算法优化的办法,解决粒子群前期收敛速度过快导致后期容易优化不均的现象;通过粒子群算法优化与支持向量机分类模型结合,以轴承故障检测和诊断为例,分析次方法的优越性和提高支持向量机在故障诊断过程中的精准度;通过实际检测得出,这种算法优化的方法改进的支持向量机对于聚类性较差的故障分类具有很好的诊断功能。     

融合Shapley值和粒子群优化算法的混合特征选择算法

针对在模式分类问题中,数据往往存在不相关的或冗余的特征,从而影响分类的准确性的问题,提出一种融合Shapley值和粒子群优化算法的混合特征选择算法,以利用最少的特征获得最佳分类效果。在粒子群优化算法的局部搜索中引入博弈论的Shapley值,首先计算粒子（特征子集）中每个特征对分类效果的贡献值（Shapley值）,然后逐步删除Shapley值最低的特征以优化特征子集,进而更新粒子,同时也增强了算法的全局搜索能力,最后将改进后的粒子群优化算法运用于特征选择,以支持向量机分类器的分类性能和选择的特征数目作为特征子集评价标准,对UCI机器学习数据集和基因表达数据集的17个具有不同特征数量的医疗数据集进行分类实验。实验结果表明所提算法能有效地删除数据集中55%以上不相关的或冗余的特征,尤其对于中大型数据集能删减80%以上,并且所选择的特征子集也具有较好的分类能力,分类准确率能提高2至23个百分点。     

基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型

为了提高花粉浓度预报的准确率，解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和支持向量机（SVM）的花粉浓度预报模型。首先，综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素，选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量；其次，利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型，并使用PSO算法找出最优参数；然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型；最后，使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测，并与未优化的SVM、多元线性回归法（MLR）、反向神经网络（BPNN）作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明，相比其他预报方法，所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度，并具有较高的泛化能力。     

基于锦标赛选择遗传算法的随机微粒群算法

以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础。提出了一种改进的随机微粒群算法-GAT-SPSO。该方法是在SPSO的进化过程中．以锦标赛选择机制下的遗传算法所产生的最优个体来代替SPSO中停止的微粒,参与下一代的群体进化。通过时三个多峰的测试函数进行仿真,其结果表明：在搜索空间维数相同的情况下,GAT-SPSO的收敛率厦收敛速度均大大优于SPSO。     

特征和分类器联合优化的网络入侵检测算法

为了提高网络入侵检测正确率,利用特征选择和检测分类器参数间的相互联系,提出一种特征和分类器联合优化的网络入侵检测算法。联合优化方法将网络状态特征和分类器参数作为遗传算法的个体,网络入侵检测正确率作为个体适应度函数,通过选择、交叉和变异等遗传操作获得最优特征和分类器参数,利用KDD 1999数据集对联合优化算法进行验证性测试。实验结果表明,相对于其他入侵检测算法,联合优化算法既解决了特征与分类器不匹配带来的入检测检测能力下降,又提高了网络入侵检测正确率和效率,为网络入侵检测提供了一种新的研究思路。     

基于改进离散二进制粒子群的SVM选择集成算法

针对基于离散二进制粒子群（BPSO）的SVM选择集成算法的分类精度不高,以及所选分类器个数过多等问题,利用改进的离散二进制粒子群算法（IBPSO）和SVM选择集成算法相结合,提出基于IBPSO的SVM选择集成算法。通过选用合适的适应度函数以及调节因子[k],进行多次仿真,实验表明,对由boostrap方式生成的SVM集合,基于IBPSO的SVM选择集成在精度和分类器个数方面均优于基于BPSO的SVM选择集成,证明了IBPSO算法的优越性。     

遗传/粒子群混合算法在飞剪机结构优化中的应用

飞剪机结构参数设计需满足若干技术性能要求才能保证剪切质量。飞剪机结构参数优化设计问题要满足多个非线性约束要求,同时需优化多个目标函数,提出遗传算法/粒子群混合算法用于曲柄连杆式飞剪机结构参数优化设计,结合各自算法的优势,在算法运行初期利用遗传算法的全局搜索能力进行优化搜索,在算法运行后期利用粒子群较强的局部搜索能力进行搜索,综合考虑多个目标函数和约束条件,通过实例计算表明,该混合方法可以稳定、有效的获取到满意的优化设计结果。     

基于广义遗传粒子群优化算法的供应链优化求解

供应链优化研究是供应链管理中的一个重要问题,也是一个难题,首先提出了一个新型供应链优化模型,针对该优化问题的求解,构造了融入特殊自然演化规则的广义遗传算法(GA),并且与粒子群优化结合,得到了广义遗传粒子群优化算法,克服了粒子群优化算法局部收敛的缺陷,提高了其全局收敛的能力。实验表明,对供应链优化问题的求解,广义遗传粒子群优化算法优于传统的遗传算法、粒子群优化算法和分枝界定法。     

基于改进粒子群优化的支持向量机与情景感知的人体活动识别

针对目前人体活动类别识别准确率偏低的问题,提出一种支持向量机（SVM）与情景分析（人体运动状态转换的实际逻辑或统计模型）相结合的识别方法,对人体日常的六种活动（步行、上楼、下楼、坐下、站立、躺下）进行识别。该方法利用了人体活动样本之间存在逻辑关系的特点,首先使用经改进的粒子群优化（IPSO）算法对SVM模型进行优化,然后利用优化后的SVM对人体活动进行分类,最后通过情景分析的方法对错误的识别结果进行修正。实验结果表明,所提方法在加州大学欧文分校（UCI）的人体活动识别数据集（HARUS）上的分类准确率达到了94.2%,高于传统的仅使用模式识别进行分类的方法。     

改进的混合粒子群算法

从研究分析粒子群算法和郭涛算法的特点出发,提出一种综合两算法优点的混合算法。新算法改变了粒子的更新方式,以子空间搜索和串行搜索相结合的多点并行搜索,扩大了算法的搜索范围,减少了粒子对初值的依赖,增强了算法跳出局部最优的能力;通过后代较优个体变异产生子群,提高了算法局部寻优能力;实验证明,该算法正确高效。