基于CFOA的混合核SVM参数优化

摘要：

针对混合核函数支持向量机（SVM ）的多参数选择问题，利用具有较强全局搜索能力的混沌果蝇优化算法（CFOA）对混合核函数SVM中的重要参数进行优化调整。引入基于Lozi’s映射的混沌算法，提高果蝇种群的多样性和搜索的遍历性，有效避免局部最优；在果蝇优化算法中使用负线性搜索距离，提高算法精度。利用UCI数据库进行测试，测试结果表明， CFOA算法能够快速有效地提取混合核SVM的最佳参数组合，分类效果更好。

关键词：混合核支持向量机、多参数、混沌果蝇优化算法、Lozi’s映射、负线性搜索距离

所属期刊栏目：37

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61308066；江苏省普通高校研究生科研创新计划基金项目SJLX＿0334；江苏省科技厅软科学基金项目BR2012043

在线出版日期：2016-04-22（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：773-777