【摘 要】
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提出了一种基于人工鱼群优化算法的支持向量机集成模型(AFSASVM).在独立训练出一批个体支持向量机后,利用人工鱼群优化算法对集成中个体支持向量机的权值进行优化,选择权值大
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60673131)
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提出了一种基于人工鱼群优化算法的支持向量机集成模型(AFSASVM).在独立训练出一批个体支持向量机后,利用人工鱼群优化算法对集成中个体支持向量机的权值进行优化,选择权值大于某一阈值的部分个体支持向量机参与集成,实现一种基于选择性集成思想的支持向量机集成模型.在标准UCI数据集合和StatLog项目集合上的仿真对比实验表明,该方法可以得到更好的集成性能,显示了AFSA在多分类器集成权值优化方面的有效性,同时在运行效率上AFSA也具有明显的优势.
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