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改进的布谷鸟搜索算法对支持向量机参数优化
改进的布谷鸟搜索算法对支持向量机参数优化
作者:
顾佳鑫
贺兴时
刘青
原文服务方:
西安工程大学学报
支持向量机
布谷鸟搜索算法
参数选择
自适应步长
动态发现概率
动态惯性权重
摘要:
针对支持向量机(SVM)惩罚因子和核函数参数选择困难的问题,提出改进的布谷鸟搜索算法(GFCS)优化SVM参数模型(GFCS-SVM)。GFCS算法从3个方 面改进原始布谷鸟搜索算法的寻优能力:用动态发现概率代替固定发现概率,自适应地调整布谷鸟莱维飞行的步长控制因子,在布谷鸟随机游走更新公式 中改进动态惯性权重。利用GFCS算法优化SVM的惩罚因子和核函数参数,并在UCI数据集进行测试。与传统的SVM、粒子群算法优化SVM、萤火虫算法优化 SVM和布谷鸟搜索算法优化SVM相比,GFCS-SVM分类准确率最高,是一种有效的SVM参数优化算法。
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篇名
改进的布谷鸟搜索算法对支持向量机参数优化
来源期刊
学科
工学
关键词
支持向量机
布谷鸟搜索算法
参数选择
自适应步长
动态发现概率
动态惯性权重
年,卷(期)
2022,(2)
所属期刊栏目
基础科学
研究方向
页码范围
110-118
页数
8页
分类号
TP301.6
字数
语种
中文
DOI
10.13338/ji.ssn.1674-649x.2022.02.015
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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全文
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
西安工程大学学报
主办单位:
西安工程大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1674-649X
CN:
61-1471/N
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1986-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
3377
总下载数(次)
0
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国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
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学科类型:
数理科学
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