%0 Journal Article
%T Parameters optimization research of SVM based on MCS<br>基于MCS的SVM参数优化研究
%A GUO Yi-ge
%A SUN Li
%A LIU Yi-an
%A <br>郭一格
%A 孙　力
%A 刘以安
%J 计算机应用研究
%D 2012
%I 
%X 由于优化杜鹃算法是利用了鸟类特殊的利维飞行模式的群体智能算法, 并且增加了粒子间的信息交流, 故将该算法引入支持向量机惩罚系数和核参数的自动寻优中。给出了实现方式, 并讨论了概率参数的设置对收敛性的影响。通过与传统的GA/PSO-SVM对比验证, MCS-SVM方法使得分类精确率平均提高2. 28%, 既能显著提高分类效率, 又表现出很好的泛化性能。
%K support vector machine（SVM）
%K parameters optimization
%K synchronous intelligent optimization
%K modified cuckoo search（MCS）<br>支持向量机
%K 参数寻优
%K 同步智能寻优
%K 优化杜鹃搜索
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=A9D9BE08CDC44144BE8B5685705D3AED&aid=8D8174D12B4331BFB820DC2E1B0A275C&yid=99E9153A83D4CB11&vid=771469D9D58C34FF&iid=59906B3B2830C2C5&sid=6F12FAFC22116C09&eid=50BFC3DF53A39996&journal_id=1001-3695&journal_name=计算机应用研究&referenced_num=0&reference_num=11