一种基于AFSA的SVM分类方法 (2011年)

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文件名称：一种基于AFSA的SVM分类方法 (2011年)
文件大小：774KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-06-17 10:25:37
自然科学 论文 应用一种全局搜索方法即人工鱼群算法（artificial fish swarm algorithm,AFSA）来优化支持向量基（support vector machines，SVM）的参数，并应用于图像分类。基于分类，初始化惩罚系数C和核函数参数δ 2的范围；利用AFSA来优化SVM的参数，并得到合适的值；最后，把参数优化后的SVM应用于分类。实验结果表明，与C-SVC和交叉验证法相比，其分类结果优于其它两种方法，因此AFSA-SVM方法有更好的准确性和鲁棒性。