10.3969/j.issn.1673-8012.2011.04.019
基于混沌粒子群的SVM参数优化算法
支持向量机的性能与核函数的参数及惩罚系数C有很大关系.利用Lozi’s映射的较好遍历性,在粒子群优化算法中引入Lozi’s映射的混沌思想,提出基于混沌粒子群优化算法的SVM参数优化方法.仿真实验表明,该算法能有效提高整个迭代搜索的收敛速度和精度,从而更好地优化SVM参数.
支持向量机、混沌粒子群、参数优化
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TP183(自动化基础理论)
2012-04-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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