【摘 要】
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针对支持向量机训练过程中特征选择和参数优化的问题,提出了一种基于蜜蜂算法的支持向量机特征选择和参数优化算法,并将其应用于焊接缺陷的自动分类.该算法采用分类正确率作
【机 构】
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西安科技大学理学院,西安科技大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51074121);陕西省教育厅科研计划项目资助(11JK0776);西安科技大学博士启动金资助项目(2010QDJ026)
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针对支持向量机训练过程中特征选择和参数优化的问题,提出了一种基于蜜蜂算法的支持向量机特征选择和参数优化算法,并将其应用于焊接缺陷的自动分类.该算法采用分类正确率作为适应度,利用蜜蜂算法对支持向量机的模型参数进行优化,并同时选择最佳的特征子集.UCI标准数据集和焊接缺陷的分类实验结果表明,与常规支持向量机相比,蜜蜂算法优化的支持向量机能够克服局部最优解,获得了更高的分类正确率.因此,论文算法对于焊接缺陷的分类是有效可行的.
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