[1]王杰,姜念,张毅..SVM算法的区间自适应PSO优化及其应用[J].郑州大学学报(工学版),2011,32(01):75-79.[doi:10.3969/j.issn.1671-6833.2011.01.019]
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SVM算法的区间自适应PSO优化及其应用()
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《郑州大学学报(工学版)》[ISSN:1671-6833/CN:41-1339/T]

卷:
32卷
期数:
2011年01期
页码:
75-79
栏目:
出版日期:
2011-01-10

文章信息/Info

作者:
王杰姜念张毅.
郑州大学电气工程学院,河南郑州,450001, 郑州大学电气工程学院,河南郑州,450001, 郑州大学电气工程学院,河南郑州,450001
关键词:
支持向量机 自适应 粒子群优化算法 入侵检测
DOI:
10.3969/j.issn.1671-6833.2011.01.019
摘要:
核(Kernel)参数选取对支持向量机的推广能力和泛化能力有至关重要的作用,尤其是在对大量数据进行识别分类时,需要占用计算机大量内存,SVM参数优化速度明显缓慢,从而影响了整个系统性能.针对此问题,笔者提出一种区间自适应粒子群算法来优化SVM参数,粒子根据实际情况动态平衡其全局搜索与局部搜索能力,提高了参数优化速度.在入侵检测系统的应用中,与蚁群算法、遗传算法优化SVM参数的结果进行比较.实验证明:此方法分类精度提高约9.7%,响应时间缩短约40.6%~56.5%,具有较大的优势.

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更新日期/Last Update: 1900-01-01