基于改进粒子群算法的支持向量机

摘要

对求解含线性约束优化问题的粒子群算法(LPSO)进行了改进,给出了应用其训练支持向量机(SVM)的方法.改进后的算法在基本PSO惯性权重策略的基础上加入了基于种群收敛速度的自适应扰动,能够较好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡.对双螺旋问题的分类实验表明本文提出的方法稳定性好,训练出的SVM具有较高的分类正确率.