ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ

УПРАВЛЕНИЕ И ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ

Использование модифицированного алгоритма роя частиц в задаче разработки SVM-классификатора

Читать

Демидова Л.А., Соколова Ю.С. Использование модифицированного алгоритма роя частиц в задаче разработки SVM-классификатора // Прикаспийский журнал:  управление и высокие технологии. — 2016. — №1. — Стр. 26-38.

Демидова Л.А. - доктор технических наук, профессор, Рязанский государственный радиотехнический университет, 390005, Российская Федерация, г. Рязань, ул. Гагарина, 59 / 1, liliya.demidova@rambler.ru

Соколова Ю.С. - старший преподаватель, Рязанский государственный радиотехнический университет, 390005, Российская Федерация, г. Рязань, ул. Гагарина, 59 / 1, JuliaSokolova62@yandex.ru

Для задачи построения SVM-классификатора, обеспечивающего высокое качество классификации данных, рассматривается проблема разработки модифицированного алгоритма роя частиц, реализующего одновременный поиск типа функции ядра, значений параметров функции ядра, значения параметра регуляризации, а также соответствующего им набора опорных векторов. В основу предлагаемого модифицированного алгоритма роя частиц заложена идея о «перерождении» частиц. Реализация алгоритма предусматривает, что некоторые частицы с худшими значениями показателя точности классификации данных (ПТКД) могут изменять тип своей функции ядра на тот тип, который соответствует частице с лучшим значением ПТКД. Приведены результаты сравнительного анализа традиционного и модифицированного алгоритмов роя частиц, полученные в ходе экспериментальных исследований. Они подтверждают целесообразность использования модифицированного алгоритма роя частиц с целью сокращения временных затрат на построение искомого SVM-классификатора.

Ключевые слова: SVM-алгоритм, разделяющая гиперплоскость, опорные векторы, классификация, оптимизация, параметры функции ядра, параметр регуляризации, алгоритм роя частиц, SVM-algorithm, separating hyperplane, support vectors, classification, optimization, parameters of