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基于蚁群算法的支持向量机参数选择方法研究

庄严  白振林  许云峰  
【摘要】:研究支持向量参数选择优化问题,常用的支持向量机参数优化算法和遗传算法分别存在耗时长和易陷入局部最优值的缺陷,导致支持向量机的分类精度低。为了解决支持向量机参数优化问题,提出了基于蚁群算法的SVM分类器泛化方法。蚁群算法是一种优化搜索方法,具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制,SVM参数的选取看作参数的组合优化,建立组合优化的目标函数,采用蚁群算法来搜索最优目标函数值。然后将方法与GA的SVM模型选择方法进行了比较。实验表明采用蚁群算法具有一定的优势,能在较短的时间内寻找到最优解,证明已改进的方法得到了最精确参数优化结果。

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