1 模型

目的 針對支持向量機(support vector machine,SVM)的參數選擇的重要性,研究一種新的參數優化方法。方法 介于蝙蝠算法的模型簡單、全局搜索能力強等特點。本文提出基于蝙蝠算法(BA)的SVM參數優化方法,對SVM的懲罰參數和核參數進行優化。結果 通過8個UCI標準數據庫集的Matlab仿真實驗,驗證了算法的有效性和可靠性。結論 本文方法搜索的最優參數較大地提高了SVM的分類精度,加強了SVM的學習和泛化能力,是一種有效及穩定的支持向量機參數優化方法。

2 部分代碼

tic % 計時器 %% 清空環境變量 close all clear clc %format compact load('ISSL-Isomap.mat') % load CMPE原始 % mappedX=X; %% 數據提取 zc=mappedX(1:60,:);%特征輸入 lie=mappedX(61:120,:); mo

總結

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