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孪生支持向量机(TWSVM)是在支持向量机(SVM)的基础上产生的一种高效二分类算法,由于现实中存在的问题大多数是多分类的,将二分类孪生支持向量机扩展到多分类孪生支持向量机(MTWSVM)是非常重要的。目前常用的MTWSVM一般是基于“一对一”策略,但该策略中各子分类器都采用相同的惩罚参数以及核参数,忽略了不同子分类器之间的差异,不能使其发挥最好的作用。通过提出一种基于混合参数的多分类孪生支持向量机(MP-MTWSVM),为不同的子分类器选取合适的参数,保持分类器的多样性,进而根据“一对一”策略构建MTWSVM。TWSVM本就面临着参数难确定的问题,而MP-MTWSVM算法又引入了大量的参数,通过灰狼算法(GWO)对MP-MTWSVM的参数进行寻优,进一步提出了基于灰狼优化的混合参数多分类孪生支持向量机(GWO-MP-MTWSVM)。通过实验表明,GWO可以快速找到各子分类器的最优参数,并进一步提升了算法的准确率。 相似文献
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常规储层预测方法对地震属性之间的隐含关系挖掘不充分、地震属性种类繁多难以选择.针对以上问题,为提高储层岩性的分类预测精度,提出一种结合特征选择与神经网络的储层预测方法.以DenseNet与SENet为基础,使用正则惩罚项进行网络输入层稀疏化,得到每个输入节点权重,进一步使用ReLU激活函数构建特征选择层,实现地震属性的... 相似文献
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针对基本人工蜂群算法种群多样性难以保持,进化速度慢等问题,提出了一种基于非线性递减选择策略的人工蜂群算法.算法在雇佣蜂阶段采用非线性递减选择策略以提高种群的多样性,进而改善种群的全局勘探能力;在跟随蜂阶段由全局最优解引导搜寻新解,以提高种群的局部开发能力;侦察蜂采用贴近最优解的策略以提高生成新解的质量,加速种群进化.改进的三个阶段改善了算法的寻优性能,最后通过实验对比与分析,验证了该算法的有效性. 相似文献
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