群智能算法优化支持向量机参数综述

摘要：

支持向量机建立在统计学习的理论基础之上,具有理论的完备性,但是在应用上仍然存在模型参数难以选择的问题.首先,介绍了支持向量机和群智能算法的基本概念;然后,系统地叙述了各种经典的群智能算法进行支持向量机参数优化取得的最新研究成果以及总结了优化过程中存在的问题和解决方案;最后,结合该领域当前研究现状,提出了群智能算法优化支持向量机参数研究中需要关注的问题,展望了这一研究方向在未来的发展趋势和前景.

关键词：支持向量机、统计学习、群智能、参数优化、全局寻优、并行搜索、收敛速度、寻优精度

所属期刊栏目：13

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目31101088,91546112;北京市教育委员会科技计划面上项目KM201310011010

在线出版日期：2018-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：70-84