基于文化算法多种群协作SVM选择集成算法

摘要：

针对离散二进制粒子群(binary particle swarm optimization,BPSO)算法在解决SVM集成选择问题时容易早熟的问题,提出了一种文化算法架构下的多种群协作算法(Ca-MultiPop).结合BPSO算法的快速演化能力,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)增加种群的多样性；在两种进化算法中使用不同的适应度函数,兼顾了集成精度和基分类器之间的差异性.仿真结果表明,该算法在计算精度方面相对于BPSO算法在解决SVM集成选择问题时有所提高.

关键词：文化算法、离散二进制粒子群算法、遗传算法、支持向量机、选择集成

所属期刊栏目：34

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60975026;陕西省自然科学基金项目2007F19

在线出版日期：2013-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2872-2876