【摘 要】
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针对目前人工蜂群算法的早熟收敛、陷入局部极值等问题,提出一种基于混沌鲶鱼效应的改进人工蜂群算法.首先,采用随机性更高的混沌序列初始化蜂群以扩大其遍布范围;其次,集成
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
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针对目前人工蜂群算法的早熟收敛、陷入局部极值等问题,提出一种基于混沌鲶鱼效应的改进人工蜂群算法.首先,采用随机性更高的混沌序列初始化蜂群以扩大其遍布范围;其次,集成了鲶鱼效应和混沌理论提出了混沌鲶鱼蜂,并引入了它与跌入局部极值的蜂群之间的有效竞争协调机制,从而增进蜜蜂群体跳出局部最优解、加速收敛的能力.支持向量机的学习能力主要取决于其惩罚因子C和核函数参数的合理选择,对其参数的优化可以提升其学习效果,然而现行算法均存在一定局限性.基于我们提出的改进人工蜂群算法,对支持向量机的参数进行了优化.最后,在UCI(加州大学欧文分校)数据集和行为识别真实数据集上进行了测试,验证基于改进人工蜂群算法的支持向量机具有更强的分类性能.
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