基于改进型人工鱼群算法的支持向量机参数优化

来源：计算机测量与控制杂志2016年第5期北京时间：

作者：冯晓琳,宁芊,雷印杰,陈思羽

摘要：支持向量机在高维度、小样本情况下具有独特优势,但同时支持向量机的参数优化极大制约了其分类效果,目前参数优化缺乏系统的理论指导；针对传统DAG-SVM训练分类器较多,训练耗时长,分类效果受到结构排序的影响,提出了一种基于“1 vs R”策略的改进型算法；针对 SVM传统参数优化方式耗时大,优化精度不高,提出了改进型人工鱼群算法；最后结合1 vs R-DAG支持向量机算法与改进型人工鱼群算法,得到一种新的改进型支持向量机算法；仿真对比实验证实,对支持向量机的参数优化是有效可行的。

关键词：支持向量机;人工鱼群算法;参数优化;有向无环图

基金资助：国家自然科学基金项目(61403265)。