基于蚁群算法的支持向量机参数选择方法研究

• 作者: 齐亮
• 来源期刊: 系统仿真技术
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 蚁群算法 参数选取
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 论文交流
• 页码范围: 14-18
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3692字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1964.2008.01.004

摘要

支持向量机(SVM)的参数取值决定了其学习性能和泛化能力.对此,将SVM参数的选取看作参数的组合优化,建立组合优化的目标函数,采用蚁群算法(ACA)来搜索最优目标函数值.ACA是一种优化搜索方法,具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制.仿真表明,ACA是选取SVM参数的有效方法,应用到函数逼近时有优良的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐亮	江苏科技大学电子信息学院	31	119	5.0	10.0