改进粒子群算法优化的支持向量机及其应用

传统粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法主要包含两方面问题,即易陷入局部极小和后期震荡严重,为此引入混沌序列来初始化粒子群的位置,并在简化的粒子群数学模型上从两个方面对其进行了改进。本文利用改进的PSO算法对支持向量机(support vector machine,SVM)的参数进行优化,仿真实验结果表明:与SVM、PSO-SVM以及遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的SVM(GA-SVM)相比,改进PSO优化的SVM(IPSOSVM)算法具有较高的分类准确率,并且与PSO-SVM算法相比,准确率提高了3%~5%,与PSO-SVM算法以及GASVM算法相比,IPSO-SVM的训练和泛化速度都明显提高。本文将IPSO-SVM算法应用到遥感影像的分类中,分类结果表明,与PSO-SVM算法相比,IPSO-SVM算法具有更好的分类结果。