一种基于AFSA的SVM分类方法

来源 :重庆邮电大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:painangel
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应用一种全局搜索方法即人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm, AFSA)来优化支持向量基(support vector machines,SVM)的参数,并应用于图像分类。基于分类,初始化惩罚系数C和核函数参数6。的范围;利用AF—SA来优化SVM的参数,并得到合适的值;最后,把参数优化后的SVM应用于分类。实验结果表明,与C—SVC和交叉验证法相比,其分类结果优于其它两种方法,因此AFSA—SVM方法有更好的准确性和鲁棒性。
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