基于混沌更新策略的蜂群算法在SVM參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用
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針對支持向量機的參數(shù)尋優(yōu)缺乏數(shù)學(xué)理論指導(dǎo)，傳統(tǒng)人工蜂群算法易陷入長期停滯的不足，而混沌搜索算法具有很好的隨機性和遍歷性，提出了基于混沌更新策略人工蜂群支持向量機參數(shù)選擇模型（IABC-SVM）。該模型利用混沌搜索對偵察蜂搜索方式進行改進，有效提高蜂群算法搜索效率。以UCI標準數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行數(shù)值實驗，采用ACOSVM、PSOSVM、ABC-SVM作為對比模型，實驗表明了IABC在SVM參數(shù)優(yōu)化中的可行性和有效性，具有較高的預(yù)測準確率和較好的算法穩(wěn)定性。
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