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基于活跃目标点粒子群算法的SVM参数选取

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Artificial Intelligence and Robotic3, 19-24

Parameters Selection of SVM Based on

Extended APSO Algorithm

Jingnan Li, Kaichun Ren, Jialing Yu, Fuguang Chen, Zhaoming Wu

Chonnstitute, Chongqing

Received: Mar. 14^th, 2014; revised: Apr. 10^th, 2014; accepted: Apr. 22^nd, 2014

ons Attribution International License (CC BY).

Abstract

Support Vector Machine (SVM), a new mathematic modeling tool, has been widely used in many

industry applications. The good generalization ability and estimation accuracy are impacted by

parameters selection of SVM. Particle Swarm Optimization is improved by using active target. The

active target particle swarm optimization was proposed to search the optimal combination of SVM

parameters. Simulations show that active target particle swarm optimization is an effective way to

search the SVM parameters and has good performance in classification.

Keywords

Support Vector Machines, Active Target Particle Swarm Optimization, Parameter Selection

基于活跃目标点粒子群算法的SVM参数选取

李景南，任开春，余佳玲，陈福光，吴钊铭

重庆

收稿日期：2014年3月14日；修回日期：2014年4月10日；录用日期：2014年4月22日

摘要

支持向量机是最近才兴起的一种分类工具，它广泛用于控制领域，但是其预测精度受到了其参数选取的

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