【摘 要】
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本文提出了基于人工鱼群算法(Artificial Fish-Swarm Algorithm,AFSA)的SVM参数优化。该算法以SVM分类准确率最大化为优化原则,实现食物浓度值最大化并得到SVM最优参数组合(C
【基金项目】
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山西农业大学青年科技创新项目(2018024)
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本文提出了基于人工鱼群算法(Artificial Fish-Swarm Algorithm,AFSA)的SVM参数优化。该算法以SVM分类准确率最大化为优化原则,实现食物浓度值最大化并得到SVM最优参数组合(C,g)。通过UCI的八个数据集仿真,对比结果表明:与CV、GA、PSO相比,AFSA在SVM参数优化中的收敛速度更快,其分类准确率也更高。证实了基于人工鱼群算法的SVM参数优化选取的性能较好。
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