基于人工鱼群优化算法的支持向量机集成模型
提出了一种基于人工鱼群优化算法的支持向量机集成模型(AFSASVM).在独立训练出一批个体支持向量机后,利用人工鱼群优化算法对集成中个体支持向量机的权值进行优化,选择权值大于某一阈值的部分个体支持向量机参与集成,实现一种基于选择性集成思想的支持向量机集成模型.在标准UCI数据集合和StatLog项目集合上的仿真对比实验表明,该方法可以得到更好的集成性能,显示了AFSA在多分类器集成权值优化方面的有效性,同时在运行效率上AFSA也具有明显的优势。
支持向量机 选择性集成 人工鱼群算法 集成模型 数据集合
张健沛 程丽丽 杨静 马骏
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院 哈尔滨 150001
国内会议
桂林
中文
447-451
2008-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）