基于矢量矩免疫算法优化SVM参数仿真研究

为解决支持向量机(SVM)参数在优化过程中存在的局部极值和收敛速度慢的问题,提出一种基于矢量矩免疫算法优化SVM参数的方法。通过将抗体距离与免疫网络原理中浓度调节机制相结合的方式,提高算法的局部搜索能力,通过引入免疫记忆单元加快算法搜索最优参数的速度,优化过程中用SVM的分类精度作为算法的循环条件,实现对不同分类问题SVM参数的自适应调节。最后,利用Matlab7.0软件进行计算机仿真并与遗传算法进行比较,结果表明前者在优化性能上具有一定的优越性,为应用提供了参考。