[1]倪丽萍 倪志伟 李锋刚 潘永刚.基于蚁群算法的SVM模型选择研究[J].计算机技术与发展,2007,(09):95-98.
　NI Li-ping,NI Zhi-wei,LI Feng-gang,et al.SVM Model Selection Based on Ant Colony Algorithm[J].,2007,(09):95-98.
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基于蚁群算法的SVM模型选择研究()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2007年09期
页码:
95-98
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
SVM Model Selection Based on Ant Colony Algorithm
文章编号:
1673-629X（2007）09-0095-04
作者:
倪丽萍 倪志伟 李锋刚 潘永刚
合肥工业大学管理学院
Author(s):
NI Li-ping;  NI Zhi-wei;  LI Feng-gang;  PAN Yong-gang
School of Management, Hefei University of Technology
关键词:
支持向量机; 模型选择; 蚁群算法
Keywords:
SVM;  model selection;  ant colony algorithm
分类号:
TP301.6
文献标志码:
A
摘要:
为了提高SVM的分类器性能，提出使用蚁群算法来指导SVM模型参数的选择，并针对采用RBF作为核函数的SVM进行了实验。然后将该方法与基于GA的SVM模型选择方法进行了比较。实验证明采用蚁群算法具有一定的优势，它能在较短的时间内寻找到最优解，且最终得到的分类结果优于遗传算法
Abstract:
In order to improve the performance of classifiers of SVM, this paper introduces ant colony algorithm to guide the selection of SVM model parameters with RBF kernel. This method is compared with SVM model selection method based on GA method. The experiment result showy ant colony algorithm can get the optimization solution in shorter time and higher classification accuracy than GA

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　LI Li-jie[],ZHANG Jun-hua[],XIONG Wei-qing[],et al. An Improved Algorithm for Model Optimization of Support Vector Machine[J].,2014,24(09):114.

备注/Memo

备注/Memo:
安徽省自然科学基金资助项目（050460402）：安徽省教育厅课题资助项目（2006sk010）倪丽萍（1981-），女，安徽合肥人，博士研究生，研究方向为机器学习、数据挖掘；倪志伟,博士，教授，博导。研究疗向为机器学习、数据挖掘、人工智能
更新日期/Last Update: 1900-01-01