基于蚁群算法的支持向量机参数优化

被引：34

作者：

张培林 ^{[1
,2
]}

钱林方 ^{[1
]}

曹建军 ^{[2
]}

任国全 ^{[2
]}

机构：

[1] 南京理工大学机械工程学院

[2] 军械工程学院火炮工程系

来源：

南京理工大学学报(自然科学版) | 2009年 / 33卷 / 04期

关键词：

蚁群算法; 支持向量机; 参数优化; 油液分析; 故障诊断;

D O I：

10.14177/j.cnki.32-1397n.2009.04.026

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对支持向量机的参数对分类性能的影响,探讨了基于蚁群算法的支持向量机参数优化方法,建立了支持向量机参数优化模型,给出了基于网格划分策略的连续蚁群算法,并将其用于优化模型求解,通过对支持向量机的惩罚因子和径向基核函数进行优化,使支持向量机的分类性能最优。通过仿真和应用实例,验证了方法的有效性,得到了95%以上的分类正确率。

引用

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