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文檔簡介
1、支持向量機(Support Vector Machine，SVM)是在統(tǒng)計學習理論(Statistical LearningTheory, SLT)基礎上發(fā)展起來的一種具有優(yōu)良性能的學習機器，它根據有限的樣本信息在模型的復雜性和學習能力之間尋求最佳折衷，以期望獲得最好的推廣能力。支持向量機始終存在的一個問題是它的執(zhí)行效果依賴于參數的設置，其中包括懲罰因子和核參數，但卻沒有一個合適的理論來指導如何尋找適應于具體的樣本數據的參數。參數選擇是
2、支持向量機研究領域的重要問題，其本質就是一個優(yōu)化搜索的過程。
粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是群體智能一個新的分支，由Kennedy和Eberhart于1995年首次提出，源于對鳥群捕食行為的研究。該算法是通過個體間的協(xié)作來尋找最優(yōu)解，它簡單、易行、并且容易實現，但算法也存在著容易陷入局部最優(yōu)和過早收斂等問題。基于這種現象，后人將標準粒子群優(yōu)化算法與粒子濾波器(Particle
3、 Filter, PF)結合起來，形成了粒子濾波器優(yōu)化算法(Particle Filter Optimization，PFO)，并通過實驗驗證得知，該算法在尋優(yōu)速度和最終適應值方面要好于標準的粒子群優(yōu)化算法。
本文首先分析了支持向量機模型中核參數和懲罰因子對模型的影響，對已有的參數優(yōu)化方法進行了簡要介紹;然后在基于標準的粒子群優(yōu)化算法的支持向量機參數優(yōu)化方法(PSO-SVM)的基礎上，提出了基于改進的粒子群算法的支持向量機參數
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