人工蜂群算法优化支持向量机的分类研究

• 作者: 李璟民 郭敏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人工蜂群算法 支持向量机 参数优化 小麦碰撞声 分类
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 151-155
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.42
• 字数: 4751字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1303-0072

摘要

为了提高支持向量机分类准确率，采用人工蜂群算法对支持向量机参数进行优化，并将该优化方法应用于小麦完好粒、霉变粒和发芽粒三类麦粒的识别。使用小波变换分解信号能量作为特征向量，以分类错误率的倒数作为适应度函数，利用人工蜂群算法对支持向量机的惩罚因子和核函数宽度参数进行优化，优化SVM方法对小麦完好粒、霉变粒和发芽粒的分类正确率达到86%以上。实验结果表明，该研究有较强的实用价值，为SVM性能优化提供了一种新的方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭敏	陕西师范大学计算机科学学院	104	1006	17.0	25.0
2	李璟民	陕西师范大学计算机科学学院	2	12	1.0	2.0