该书所含部分模型

发布时间：2016-07-29 15:18:01 来源：文档文库

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各种智能算法优化SVM学习参数

　　1、量子遗传算法（Quantum Genetic Algorithm,QGA）－支持向量机（QGA -SVM模型）；

　　2、模拟退火算法(Simulated Annealing,SA) －支持向量机（SA -SVM模型）；

　　3、遗传模拟退火算法（Simulated Annealing Genetic Algorithm,SAGA）－支持向量机（SAGA -SVM模型）；

　　4、多种群遗传算法（Multi Population Genetic Algorithm，MPGA）－支持向量机（MPGA -SVM模型）；

　　5、蚁群优化 (Ant Colony Optimization,ACO) 算法－支持向量机（ACO -SVM模型）；

　　6、果蝇优化算法(Fruit Optimization Algorithmand, FOA) －支持向量机（FOA -SVM模型）；

　　7、和声搜索（Harmony Search,HS）算法－支持向量机（HS-SVM模型）；

　　8、差分进化（Differential Evolution,DE）算法－支持向量机（DE-SVM模型）；

　　9、萤火虫算法(Firefly Algorithm，FA) －支持向量机（FA-SVM模型）；

　　10、布谷鸟搜索（Cuckoo Search,CS）算法－支持向量机（CS-SVM模型及改进GCS-SVM模型）；

　　11、蝙蝠算法（Bat Algorithm, BA）－支持向量机（BA-SVM模型及改进LBA-SVM模型）；

　　12、鸡群优化（Chicken Swarm Optimization，CSO）算法－支持向量机（CSO-SVM模型）；

　　13、群居蜘蛛优化(Social Spider Optimization, SSO)算法－支持向量机（SSO-SVM模型）；

　　14、引力搜索算法（Gravitational Seatch Algorithm,GSA）－支持向量机（GSA-SVM模型及改进PSOGCS-SVM模型）；

15、狼群算法（Wolf Pack Algorithm,WPA）－支持向量机（WPA-SVM模型）；

16、异构多种群粒子群优化算法（Convergent Heterogeneous Particle Swarm Optimization,CHPSO）－支持向量机（CHPSO -SVM模型）；

17、蚁狮优化（Ant Lion Optimization，LAO）算法－支持向量机（LAO -SVM模型）；

18、蜻蜓算法（Dragonfly Algorithm，DA）－支持向量机（DA-SVM模型）；

19、多元优化（Multi-Verse Optimization，MVO）算法－支持向量机（MVO-SVM模型）。

20、鸟群算法（Bird Swarm Algorithm，BSA）－支持向量机（BSA -SVM模型）；

21、新型蝙蝠算法（Novel Bat Algorithm, NBA）－支持向量机（NBA -SVM模型）；

22、飞蛾火焰优化（Moth-Flame Optimization，MFO）算法－支持向量机（MFO -SVM模型）；

23、教学优化（Teaching-Learning-Based Optimization，TLBO）算法－支持向量机（TLBO -SVM模型）。

24、混合蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm，SFLA）－支持向量机（SFLA -SVM模型）；

25、入侵杂草优化（Invasive Weed Optimization，IWO）算法－支持向量机（IWO -SVM模型）；

26、帝国竞争算法（Imperialist Competitive Algorithm，ICA）－支持向量机（ICA -SVM模型）；

27、生物地理学优化（Biogeography-Based Optimization，BBO）算法－支持向量机（BBO -SVM模型）；

28、人工蜂群（Artificial Bee Colony，ABC）算法－支持向量机（ABC -SVM模型）；

29、花授粉算法（Flower Pollination Algorithm，FPA）－支持向量机（FPA-SVM模型）；

30、灰狼优化（Gray Wolf Optimization，GWO）算法－支持向量机（GWO-SVM模型）；

31、文化算法（Cultural Algorithm，CA）－支持向量机（CA-SVM模型）；

32、SCE-UA算法－支持向量机（SCE-UA-SVM模型）。

上述算法同样可优化SVM分类模型学习参数。

其他模型参数优化

以上算法同时可用于优化投影寻踪模型（PP）最佳投影方向、BP神经网络权阈值、递归神经网络（Elman）权阈值、广义回归神经网络（GRNN）参数、概率神经网络（PNN）参数等等。

其中，鸡群优化（Chicken Swarm Optimization，CSO）、蚁狮优化（Ant Lion Optimization，LAO）算法、蜻蜓算法（Dragonfly Algorithm，DA）、多元优化（Multi-Verse Optimization，MVO）算法、鸟群算法（Bird Swarm Algorithm，BSA）、新型蝙蝠算法（Novel Bat Algorithm, NBA）和飞蛾火焰优化（Moth-Flame Optimization，MFO）算法是目前国内中文文献中所没有的。