| 一种基于AFSA的SVM分类方法 |
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| 引用本文： | 王卫星,刘娟. 一种基于AFSA的SVM分类方法[J]. 重庆邮电大学学报(自然科学版), 2011, 23(1): 91-95 |
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| 作者姓名： | 王卫星 刘娟 |
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| 作者单位： | 重庆邮电大学 计算机科学与技术学院，重庆 400065 |
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| 摘 要： | 应用一种全局搜索方法即人工鱼群算法（artificial fish swarm algorithm,AFSA）来优化支持向量基（support vector machines，SVM）的参数，并应用于图像分类。基于分类，初始化惩罚系数C和核函数参数δ 2的范围；利用AFSA来优化SVM的参数，并得到合适的值；最后，把参数优化后的SVM应用于分类。实验结果表明，与C-SVC和交叉验证法相比，其分类结果优于其它两种方法，因此AFSA-SVM方法有更好的准确性和鲁棒性。
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| 关 键 词： | 人工鱼群算法（AFSA）；支持向量基（SVM）；C-SVC；交叉验证法 |
| 收稿时间： | 2010-01-15 |
A classification method of SVM based on AFSA |
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| WANG Wei-Xing,LIU Juan. A classification method of SVM based on AFSA[J]. Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications, 2011, 23(1): 91-95 |
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| Authors: | WANG Wei-Xing LIU Juan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | C-SVC |
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