换一批摘要支持向量机(support vector machine,SVM)是一种基于结构风险最小化的机器学习方法,能够有效解决分类问题.但随着研究问题的复杂化,现实的分类问题往往是多分类问题,而SVM仅能用于处理二分类任务.针对这个问题,一对多策略的多生支持向量机(multiple birth support vector machine,MBSVM)能够以较低的复杂度实现多分类,但缺点在于分类精度较低.本文对MBSVM进行改进,提出了一种新的SVM多分类算法:基于超球(hypersphere)和自适应缩小步长果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm with adaptive step size reduction,ASSRFOA)的MBSVM,简称HA-MBSVM.通过拟合超球得到的信息,先进行类别划分再构建分类器,并引入约束距离调节因子来适当提高分类器的差异性,同时采用ASSRFOA求解二次规划问题,HA-MBSVM可以更好地解决多分类问题.我们采用6个数据集评估HA-MBSVM的性能,实验结果表明HA-MBSVM的整体性能优于各对比算法.
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关键词
超球多生支持向量机多分类自适应缩小步长果蝇优化算法hyperspheremultiple birth support vector machine(MBSVM)multi-classificationadaptive step size reductionfruit fly optimization algorithm(FOA)
栏目名称
DOI
10.15888/j.cnki.csa.009216
发布时间
2023-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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