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基于混沌更新策略的蜂群算法在SVM參數優化中的應用

大小:1.13 MB 人氣: 2017-11-23 需要積分:0

  針對支持向量機的參數尋優缺乏數學理論指導,傳統人工蜂群算法易陷入長期停滯的不足,而混沌搜索算法具有很好的隨機性和遍歷性,提出了基于混沌更新策略人工蜂群支持向量機參數選擇模型(IABC-SVM)。該模型利用混沌搜索對偵察蜂搜索方式進行改進,有效提高蜂群算法搜索效率。以UCI標準數據庫中的數據進行數值實驗,采用ACOSVM、PSOSVM、ABC-SVM作為對比模型,實驗表明了IABC在SVM參數優化中的可行性和有效性,具有較高的預測準確率和較好的算法穩定性。
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