[發明專利]一種基于禁忌搜索算法優化支持向量機的方法

無效

• 申請號: 201210575338.0
• 申請日: 2012-12-24
• 公開（公告）號: CN103164709A
• 公開（公告）日: 2013-06-19
• 發明（設計）人: 蘇華;孫學梅
• 申請（專利權）人: 天津工業大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京思創畢升專利事務所 11218
• 代理人: 劉明華

1.一種基于禁忌搜索算法優化支持向量機的方法，原始數據是測試函數Shaffer's?F6其特征在于，包括以下步驟：

（1），使用禁忌搜索算法對支持向量機的懲罰因子和核函數參數進行優化；

（2），利用得到的近似最優參數訓練得到最優支持向量機模型，并以此為基礎對測試函數進行實驗，驗證支持向量機的分類性能和搜索全局最優解的能力。

2.根據權利要求1所述的基于禁忌搜索算法優化支持向量機的方法，其特征在于，所述的步驟（1）包括以下步驟：

（1.A），給定算法參數，隨機產生初始參數c、γ，置禁忌表tab為空，

全局最優記錄best_glo，局部最優記錄best_loc初始化，置逃逸狀態es為0，即非逃逸狀態；

（1.B），判斷算法終止條件是否滿足；若是，則結束算法并輸出優化結果；否則，繼續以下步驟；

（1.C），計算當前參數取到的次數，據此設定鄰域半徑jump；

（1.D），記錄局部最優記錄best_loc連續未更新的步數，如果一定步數之后局部記錄仍未更新，認為當前解陷入局部最優，開始逃逸，探索得到逃逸點，加入逃逸候選集es_para,置逃逸狀態es為1；

（1.E），判斷是否逃逸狀態，即es=1,若是，鄰域半徑jump置為1，參數依次取逃逸候選集中的參數，否則，繼續以下步驟；

（1.F），基于鄰域半徑jump產生其所有鄰域解，作為候選解；

（1.G），通過SVM計算得到鄰域解對應的分類正確率，將解按照正確率從大到小排序；

（1.H），依次對候選集中的元素做判斷：看該參數對應的正確率是否大于局部歷史最優記錄，如果大于，則替換局部歷史最優記錄，更新禁忌表，將該解作為下一步搜索的起始點；否則，繼續下面步驟；

（1.I），判斷該參數是否在禁忌表中，如果不在，加入禁忌表，將該參數作為下一步搜索的起始點；否則，判斷下一個解；如果沒有得到大于歷史最優記錄的或者不在禁忌表中的解，將最佳參數作為下一步搜索的起始點；

（1.J），轉步驟（1.B）。

3.根據權利要求1所述的基于禁忌搜索算法優化支持向量機的方法，其特征在于，所述的步驟（2）進一步使用禁忌搜索算法優化過的支持向量機模型對待尋優函數和分類樣本進行處理，具體分為以下幾個部分來實現：

（2.A），基于經典函數的測試，驗證所提出算法的全局尋優能力；

Shaffer's?F6函數是J.D.Shaffer等提出的，表達式為

f(x,y)=0.5-sin2x2+y2-0.5[1+0.001(x2+y2)]2]]>

其中，自變量的取值范圍為,[-100,100]；利用Shaffer's?F6函數對提出的禁忌搜索算法進行測試，設定計算步數為100步，參數c∈(-10,10)，，長c_step=0.01，γ∈(-10,10)，步長甲呂亂鞋幟=測試N次；

（2.B），基于數據集的測試：在支持向量機的經典數據集上做實驗，并與同類型方法做性能比較。