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支持向量机(SVM)可以很好地用来解决分类问题,参数优化尤其重要。混合核函数的引入,使得SVM又多了一个可调参数。针对该参数用人工或经验的方法获取具有局限性,采用动量粒子群(MPSO)对SVM基本参数、混合可调核参数进行综合寻优,来寻找最佳参数组合。通过UCI数据仿真,对比结果表明:所提优化方法能够快速有效地提取最佳参数组合,所得SVM性能明显提高,分类效果更好。