改进粒子群算法优化的支持向量机及其应用

发布时间：2017-09-04 15:49

  本文关键词：改进粒子群算法优化的支持向量机及其应用

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【摘要】：传统粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法主要包含两方面问题,即易陷入局部极小和后期震荡严重,为此引入混沌序列来初始化粒子群的位置,并在简化的粒子群数学模型上从两个方面对其进行了改进。本文利用改进的PSO算法对支持向量机(support vector machine,SVM)的参数进行优化,仿真实验结果表明:与SVM、PSO-SVM以及遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的SVM(GA-SVM)相比,改进PSO优化的SVM(IPSOSVM)算法具有较高的分类准确率,并且与PSO-SVM算法相比,准确率提高了3%~5%,与PSO-SVM算法以及GASVM算法相比,IPSO-SVM的训练和泛化速度都明显提高。本文将IPSO-SVM算法应用到遥感影像的分类中,分类结果表明,与PSO-SVM算法相比,IPSO-SVM算法具有更好的分类结果。
【作者单位】： 中国矿业大学机电与信息工程学院;
【关键词】： 粒子群优化算法 混沌序列 支持向量机 遥感影像
【基金】：国家自然科学基金项目(61302157) 国家高技术研究发展计划重大专项(2012AA12A308) 核设施退役及放射性废物治理科研项目(FZ1402-08) 北京市高等学校青年英才计划(YETP0939) 中央高校基本科研业务费项目(2009QJ-11)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1390.u.20160928.0936.036.html支持向量机(support vector machine,SVM)是应用最广泛的分类算法之一,该方法的核心思想是在特征空间寻找最优超平面将两类样本无误地分开,且分类间隔最大。该方法能够平衡模型的复杂性和学习

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本文编号：792458