【摘 要】
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支持向量机(SVM)分类器能较好地解决小样本、非线性、高维等分类问题,具有很强的实用性。然而,支持向量机训练参数的选择对其分类精度有着很大的影响。常用的支持向量机优化
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支持向量机(SVM)分类器能较好地解决小样本、非线性、高维等分类问题,具有很强的实用性。然而,支持向量机训练参数的选择对其分类精度有着很大的影响。常用的支持向量机优化方法有遗传算法、粒子群算法都存在易陷入局部极值,优化效果较差的不足。为解决上述问题在粒子群优化算法中引入混沌思想,提出了基于混沌粒子群优化算法(CPSO)的SVM分类器优化方法,CPSO算法能提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,从而有效地提高了PSO算法的收敛速度和精度,更好的优化SVM分类器。并以网络异常入侵检测为研究对象进行仿真,实验结果表明,根据混沌粒子群优化的SVM分类器比传统算法优化的SVM分类器的精度高,速度快。
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