【摘 要】
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为能够自动地获得支持向量机（SVM）中核参数σ和惩罚系数C的最佳值,提出以改进的鸟群优化算法（IBSO）为基础的SVM参数选择方法。IBSO与传统鸟群算法（BSO）相比,在觅食行为中加入鸟群自
【机 构】
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沈阳航空航天大学计算机学院,沈阳航空航天大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11371255)
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为能够自动地获得支持向量机（SVM）中核参数σ和惩罚系数C的最佳值,提出以改进的鸟群优化算法（IBSO）为基础的SVM参数选择方法。IBSO与传统鸟群算法（BSO）相比,在觅食行为中加入鸟群自我的学习系数,对飞行行为中乞食者的位置更新方式进行更改。实例仿真计算结果表明,与其它算法相比,该方法可以快速确定SVM中参数的最优值,有效降低了算法的时间复杂度,提高了算法的全局搜索能力,具有良好的鲁棒性。
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