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基于蚁群算法的SVM模型选择研究
引用本文:倪丽萍,倪志伟,李锋刚,潘永刚.基于蚁群算法的SVM模型选择研究[J].微机发展,2007,17(9):95-98.
作者姓名:倪丽萍  倪志伟  李锋刚  潘永刚
作者单位:合肥工业大学管理学院 安徽合肥230009
基金项目:安徽省自然科学基金资助项目(050460402),安徽省教育厅课题资助项目(2006sk010)
摘    要:为了提高SVM的分类器性能,提出使用蚁群算法来指导SVM模型参数的选择,并针对采用RBF作为核函数的SVM进行了实验。然后将该方法与基于GA的SVM模型选择方法进行了比较。实验证明采用蚁群算法具有一定的优势,它能在较短的时间内寻找到最优解,且最终得到的分类结果优于遗传算法。

关 键 词:支持向量机  模型选择  蚁群算法
文章编号:1673-629X(2007)09-0095-04
修稿时间:2006年12月18

SVM Model Selection Based on Ant Colony Algorithm
NI Li-ping,NI Zhi-wei,LI Feng-gang,PAN Yong-gang.SVM Model Selection Based on Ant Colony Algorithm[J].Microcomputer Development,2007,17(9):95-98.
Authors:NI Li-ping  NI Zhi-wei  LI Feng-gang  PAN Yong-gang
Abstract:In order to improve the performance of classifiers of SVM,this paper introduces ant colony algorithm to guide the selection of SVM model parameters with RBF kernel.This method is compared with SVM model selection method based on GA method.The experiment result shows ant colony algorithm can get the optimization solution in shorter time and higher classification accuracy than GA.
Keywords:SVM  model selection  ant colony algorithm
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