基于CPSO的混合核函数SVM参数优化及应用

• 作者: 毛志亮 潘丰
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 建模 混合核函数 支持向量机 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 优化控制技术及应用
• 页码范围: 267-269,274
• 分类号: TP273
• 字数: 3091字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7848.2011.02.027

摘要

支持向量机(SVM)建模的拟合精度和泛化能力取决于相关参数的选取,目前SVM中的参数的寻优一般只针对惩罚系数和核参数,而混合核函数的引入,使SVM增加了一个可调参数.针对混合核函数SVM的多参数选择问题,提出利用具有较强全局搜索能力的混沌粒子群(CPSO)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,每一组拉子的位置向量对应一组混合核函数SVM建模的参数.该算法采用同时对3个参数寻优的策略,由早熟收敛的判断和处理两部分组成,可实现对混合核函数SVM参数的优化求解.给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验验证该了算法的有效性;该方法用于谷氨酸发酵过程的建模研究,取得了较高的建模精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘丰	江南大学通信与控制工程学院	203	1133	16.0	23.0
2	毛志亮	江南大学通信与控制工程学院	3	43	3.0	3.0