基于ABC-SVM的考生行为自动识别

• 作者: 蔡丽霞 马琰
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 考生行为识别 支持向量机 参数优化 人工蜂群算法
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 软件技术?算法
• 页码范围: 129-134
• 页数: 6页
• 字数: 2888字
• 语种: 中文

摘要

针对支持向量机在考生行为自动识别中的参数优化问题，提出了一种人工蜂群算法优化支持向量机的考生行为自动识别方法。首先将支持向量机参数编码成为人工蜂群的蜜源，以考生行为识别正确率作为搜索目标，然后通过人工蜂群之间的信息交流和共享找到支持向量机的最优参数，并建立最优考生行为识别模型，最后采用仿真实验测试已建立考生行为识别模型的性能。实验结果表明，本文方法不仅提高了考生行为识别的正确率，而且加快了考生行为识别的速度，可以很好的满足考生行为自动识别实时性要求。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡丽霞	河南工业职业技术学院网络管理中心	23	51	5.0	6.0
2	马琰	河南工业职业技术学院实验设备管理处	24	76	5.0	8.0