基于混沌机制的人工蜂群算法优化的支持向量机分类器

• 作者: 刘霞 庞永贵 张姗姗 胡铭鉴
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 人工蜂群算法 支持向量机 参数优化 混沌机制 锦标赛选择策略
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 【自控理论及应用】
• 页码范围: 11-14
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文

摘要

支持向量机的分类性能在很大程度上取决于其相关参数的选择，为了改善支持向量机的分类准确率，本文采用基于混沌机制的人工蜂群算法对其参数进行优化。在传统人工蜂群算法的基础上，采用Logistic混沌映射初始化种群和锦标赛选择策略，进一步提高人工蜂群算法的收敛速度和寻优精度。该方法采用分类准确率作为适应度函数，利用人工蜂群算法对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化。通过对多个标准数据集的分类测试，证明基于混沌机制的人工蜂群算法优化的支持向量机分类器能够获得更高的分类准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘霞	东北石油大学电气信息工程学院	35	144	6.0	10.0
2	庞永贵		3	16	2.0	3.0
3	张姗姗	东北石油大学电气信息工程学院	4	15	2.0	3.0
4	胡铭鉴		1	8	1.0	1.0