基于改进的差异演化算法求解SVM反问题的研究

• 作者: 余红英 樊永生 熊焰明
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 支持向量机 局部最优 差异演化算法 全局收敛 种群分类机制 IRIS数据库
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 前沿交叉科学
• 页码范围: 141-144,149
• 页数: 5页
• 分类号: TN911-34|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.06.034

摘要

针对求解支持向量机反问题的效率较低,算法复杂度高以及运用传统方法求解该问题容易陷入局部最优出现早熟收敛的问题,提出一种基于改进差异的差异演化算法.该算法在标准差异演化算法的基础上利用种群分类机制对算法进行改进,对改进后的算法与标准差异演化算法和K-means聚类算法进行实验设计,并对算法最终实验结果进行分析,改进的差异演化算法除在运行时间外,结果对比以及最大间隔次数比都有明显的提升,有效地保护处于最优解区域但是适应值低的个体,能够提高算法局部搜索能力,有助于算法实现全局收敛.实验结果表明,改进的差异演化算法在求解SVM反问题上能有明显的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊永生	中北大学大数据学院	36	116	6.0	8.0
2	余红英	中北大学电气与控制工程学院	68	243	8.0	13.0
3	熊焰明	中北大学大数据学院	2	1	1.0	1.0