基于随机森林和量子粒子群优化的SVM算法

崔兆亿; 耿秀丽

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特征属性过多及内部参数的优选是影响支持向量机(SVM)模型泛化能力的重要因素,针对以上两个问题,为了提高SVM模型的泛化能力和分类精度,将随机森林(RF)算法和量子粒子群优化(QPSO)算法结合优化SVM模型的核函数参数和惩罚因子。首先利用RF算法计算出每个特征的重要性,通过特征选择筛选出重要性高的特征作为特征子集;再利用QPSO算法的全局搜索能力寻找出SVM模型的最优核函数参数和惩罚因子,最后将最优参数应用于SVM模型中进行分类预测。实验仿真结果表明,与其他机器学习算法相比,所提模型具有较高的训练精度和预测精度,也证实了该模型具有较好的鲁棒性和泛化性能。

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来源
《计算机集成制造系统》 |2023年第9期|2929-2936|共8页
作者
崔兆亿; 耿秀丽;
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作者单位

上海理工大学管理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
随机森林; 量子粒子群优化; 支持向量机; 特征选择; 鲁棒性;

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