基于随机森林和量子粒子群优化的SVM算法

特征属性过多及内部参数的优选是影响支持向量机(SVM)模型泛化能力的重要因素,针对以上两个问题,为了提高SVM模型的泛化能力和分类精度,将随机森林(RF)算法和量子粒子群优化(QPSO)算法结合优化SVM模型的核函数参数和惩罚因子。首先利用RF算法计算出每个特征的重要性,通过特征选择筛选出重要性高的特征作为特征子集;再利用QPSO算法的全局搜索能力寻找出SVM模型的最优核函数参数和惩罚因子,最后将最优参数应用于SVM模型中进行分类预测。实验仿真结果表明,与其他机器学习算法相比,所提模型具有较高的训练精度和预测精度,也证实了该模型具有较好的鲁棒性和泛化性能。

基于PSO-SVM的产品服务系统配置

产品服务系统(PSS)配置目的是根据客户需求,从产品模块和服务模块的实例中找出特定的实例组合。为了满足个性化、多样化的客户需求,快速准确地给出相应PSS配置,可将其视为多分类问题,提出基于支持向量机的PSS配置方法。支持向量机对内部参数依赖性极高,为了找出与分类问题相契合的参数,利用粒子群算法全局寻优能力,搜索支持向量机最优参数,将最优参数代入支持向量机模型中,得出用于满足客户需求的最优PSS配置方案。以中央空调产品服务系统配置为例进行分析,得出PSO-SVM正确率为89.84%,比传统支持向量机提高6.75%,验证了该方法有效性。