10.3969/j.issn.1006-9348.2011.05.049
基于矢量矩免疫算法优化SVM参数仿真研究
为解决支持向量机(SVM)参数在优化过程中存在的局部极值和收敛速度慢的问题,提出一种基于矢量矩免疫算法优化SVM参数的方法.通过将抗体距离与免疫网络原理中浓度调节机制相结合的方式,提高算法的局部搜索能力,通过引入免疫记忆单元加快算法搜索最优参数的速度,优化过程中用SVM的分类精度作为算法的循环条件,实现对不同分类问题SVM参数的自适应调节.最后,利用Matlab7.0软件进行计算机仿真并与遗传算法进行比较,结果表明前者在优化性能上具有一定的优越性,为应用提供了参考.
支持向量机、参数优化、矢量矩免疫算法、仿真
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TP181(自动化基础理论)
国家自然科学基金项目50874059;教育部博士点项目200801470003;辽宁省创新团队项目2007t071;辽宁省重大科技项目2007231003
2011-08-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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