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.     

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.     

基于改进的网格搜索法的SVM参数优化

比较了现今应用比较广泛的3种支持向量机(SVM)参数优化方法.具体分析了网格法、遗传算法和粒子群算法在SVM参数优化方面的性能以及优缺点,提出了一种改进的网格法.先在较大范围内进行搜索,在得到的优化结果附近区域再进行精确搜索.实验表明改进的网格搜索法耗时短,更适用于有时间要求的说话人识别应用中.     

基于改进PSO算法的混合核SVM算法

提出一种基于改进粒子群优化（PSO）算法的优化混合核支持向量机（SVM）算法（ILPSO）, 解决了一般混合核SVM算法很难评定参数选择的问题. 该算法通过限定粒子的速度、 搜索空间和交叉算子等多种寻优策略加强其收敛特性, 得到了参数的最佳组合. 仿真实验表明, 该算法能更快速、 有效地获得参数的最优值.     

基于IPSO的混合核函数SVM参数优化及应用

针对混合核函数支持向量机(SVM)在建模中的重要参数值选择问题,提出利用具有较强全局搜索能力的改进粒子群优化算法,对混合核函数SVM建模过程中的重要参数进行优化调整,给出应用该方法的具体步骤,通过仿真实验验证该算法的有效性.该方法用于谷氨酸发酵过程的建模研究,取得了较高建模精度.     

基于改进PSO算法参数优化的模糊支持向量分类机

借助遗传算法中交叉和选择的思想策略,提出一种改进的粒子群算法对模糊支持向量机的参数进行优化选择.结果表明:该方法能够减少模糊支持向量机参数选择的盲目性,增强了模糊支持向量机的泛化能力,同时也提高了其分类精度.     

基于鸟群算法的SVM参数选择

针对支持向量机(SVM)分类器参数选择问题,提出了基于鸟群算法(BSA)的SVM参数选择方法(BSASVM),以优化SVM惩罚参数和核参数.鸟群算法具有优化精度高、鲁棒性好等特点,将SVM参数作为鸟群算法目标函数的优化参数,在搜索到最优值的同时得到最优参数.通过8个UCI标准数据集的MATLAB仿真对比实验,验证了BSA-SVM能有效提高分类准确性.实验结果表明:BSA-SVM能更加准确地找到SVM最优参数,从而加强SVM学习与泛化能力,是一种有效的SVM参数优化方法.     

粒子群算法优化RBF-SVM沙尘暴预报模型参数

为提高沙尘暴的预报准确率,针对目前已出现的RBF—SVM沙尘暴预报模型中的参数优化进行研究．利用基本粒子群优化算法（SPSO算法）中粒子速度及其位置与RBF—SVM模型中参数对相对应,对沙尘暴进行预报,为解决SPSO算法易陷入局部解的缺陷,提出了惯性权值自适应调节的改进粒子群算法（WPSO算法）,并对沙尘暴RBF—SVM模型参数进行了优化．仿真结果表明,无论是SPSO算法,还是WPSO算法,在优化RBF—SVM沙尘暴预报模型参数方面都表现出了良好的性能,分别比已有的SVM方法的预报准确率提高了22．3％和45．3％．     

基于黑洞算法的LSSVM的参数优化

采用黑洞(BH)算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)的惩罚系数C及径向基核函数参数σ进行搜索优化,提高LSSVM的预测性能.黑洞算法模拟自然界黑洞,吸引一定范围内的星体向其运行并吸收它们;算法在运行过程中,始终保持黑洞为最优解,通过星体的运行搜索整个空间.通过基于黑洞算法的LSSVM和基于粒子群(PSO)算法的LSSVM实现对二维函数的预测,并对二者进行了仿真研究.仿真结果证实,黑洞算法可以更好地实现LSSVM参数的优化搜索,且基于黑洞算法的LSSVM方法具有更高的预测精度.     

基于大爆炸优化算法的结构参数识别

作为一种新颖的优化工具,大爆炸算法（Big Bang-Big Crunch optimization,BB-BC）被成功应用于很多复杂优化问题。结构参数识别一直是结构健康监测的核心问题,利用BB-BC算法进行结构参数识别的研究。该方法的基本思想是通过最小化识别模型与实际结构系统响应的误差,从而将参数识别问题转化成一个多峰值非线性非凸的优化问题,并利用BB-BC算法发现系统参数的最优估计。利用BB-BC算法在输入输出数据不完备且噪声污染条件下,同时在没有系统质量、刚度等先验信息的情况下对结构系统进行了参数识别,并与基于遗传算法（GA）、粒子群（PSO）的参数识别方法进行了比较。结果表明：该方法可以成功地应用于结构参数识别,识别效能更优越。     

改进的遗传算法在SVM参数优化中的应用

遗传算法是一种具有随机、高度并行、自适应特点的全局最优搜索技术,即以生物界自然选择和遗传机理为基础的智能计算模型,模拟生物的自然进化过程。文章利用改进的遗传算法优化SVM参数,提高SVM分类器的学习能力和推广能力,实验仿真表明,优化的SVM不仅能高准确地预训练集,而且使分类准确率维持在一个较高的水平。     

基于黑洞算法的LSSVM的参数优化

采用黑洞(BH)算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)的惩罚系数C及径向基核函数参数σ进行搜索优化,提高LSSVM的预测性能.黑洞算法模拟自然界黑洞,吸引一定范围内的星体向其运行并吸收它们;算法在运行过程中,始终保持黑洞为最优解,通过星体的运行搜索整个空间.通过基于黑洞算法的LSSVM和基于粒子群(PSO)算法的LSSVM实现对二维函数的预测,并对二者进行了仿真研究.仿真结果证实,黑洞算法可以更好地实现LSSVM参数的优化搜索,且基于黑洞算法的LSSVM方法具有更高的预测精度.     

一种基于AdaBoost的SVM分类器

针对AdaBoost的分量分类器的分类精度和差异性互为矛盾、以至于该矛盾的存在降低了AdaBoost算法的分类精度和泛化性的问题,提出了一种变σ-AdaBoostRBFSVM算法,通过根据训练样本调整各个分量分类器的核函数参数值,使分量分类器在精度和差异性之间达到一定的平衡,从而提高了集成分类器的分类精度和泛化性。对标准数据集的分类实验结果表明了算法的有效性。     

基于遗传算法的半固态挤压工艺参数优化研究

提出将遗传算法用于半固态挤压工艺参数的优化中，选用AlCuSiMg合金进行半固态挤压试验，结合人工神经网络方法建立了半固态挤压系统的优化模型，在对遗传算法实现的关键问题中，如编码原则，初始种群的产生，目标函数向适应值函数的映射，适应值的调整，以及种数数目，杂交概率，变异概率等参数的选择进行研究的基础上，确定了合适的遗传参数，计算出了半固态挤压工艺参数的优化数据，按该参数进行试验，效果良好，可以有效地减小半固态挤压变形力，其试验数值与计算数值基本相符，说明所提出的方法是可行的。     

基于数据关系的SVM多分类学习算法

提出一种基于数据关系(Data Relationship,DR)的多分类支持向量机(Support Vector Machine,SVM)学习算法(Multi-Classification SVM Algorithm Based on Data Relationship,DR-SVM).DR-SVM算法根据每类数据的关系(如向量积等)获取子学习嚣的冗余信息,从而优化多分类器组,然后通过经典的SVM算法训练分类器组.算法在简化分类器组的同时可对多类数据分类问题获得满意的泛化能力,在标准数据集上的实验结果表明,与经典的SVM多分类方法相比,DR-SVM具有更好的泛化性能,尤其对单个类别精度要求较高的数据尤其有效.     

一种基于支持向量机的自适应虹膜定位算法

由于参数的限制和虹膜外边界两边低的对比度,使得Canny算子只能检测到位于某些频率段中的边缘,有时会漏掉一些比较模糊或者一些干扰较大的外边界.为了解决Canny算子进行虹膜定位过程中的鲁棒性问题,提出使用支持向量机(SVM)的自适应以改变Canny算子参数的方法.该算法通过傅立叶变换判断眼睛图像的质量,再使用SVM对眼睛图像分类,然后对于不同质量的眼睛图像采用不同参数的Canny算子检测边缘.实验结果表明该算法可以更加准确地检测到虹膜外边界,并有效地解决了虹膜定位中Canny算子的参数依赖问题.     

基于约简支持向量机的快速入侵检测算法

标准支持向量机(SVM)算法受时间和空间复杂度约束,无法有效地处理大规模网络入侵检测问题.文中基于SVM的几何解释,提出了一种基于并行凸包分解计算和支持向量机的入侵检测分类算法(PCH-SVM).该算法借助凸包的分解和并行计算快速提取训练样本空间几何凸包的顶点,构建约简SVM训练样本集.实验结果表明,该算法可以在不造成...     

基于支持向量机优化的行人跟踪学习检测方法

提出一种基于SVM(Support Vector Machine)优化的TLD(Track-LearningDetection)行人检测跟踪算法.将行人作为正样本,背景作为负样本,提取出行人的HOG特征并投入线性SVM中进行训练,得到行人检测分类器,并标定出目标区域,实现行人自动识别;然后在TLD算法的基础上对行人进行跟踪和在线学习,估计检测出的正负样本并实时修正检测器在当前帧中的误检,利用相邻帧间特征点配准剔除误配点,同时更新跟踪器数据,以避免后续出现类似错误.实验表明,该算法能够适应遮挡变化且自动识别并稳定跟踪目标行人,较传统跟踪算法具有更强的鲁棒性.     

基于Seeded-Kmeans和SVM的分类算法

支持向量机（Support vector machines）在人像识别、文本分类等模式识别问题中有广泛的应用,可以有效地解决一些实际生活中的分类问题。针对半监督两分类问题,提出了基于Seeded-Kmeans和SVM的分类算法（SK-SVM）。用Seeded-Kmeans算法对无标签点进行处理,使其获得初始标签,再选取有效的标签点加入已有带标签点中,构成新的带标签训练集,最后结合SVM进行分类。选取UCI中的8个数据集进行数值实验,基于Seeded-Kmeans和SVM的分类算法的有效性得到了验证。