融合Lévy飞行和精英反向学习的WOA-SVM多分类算法
Multi-class algorithm of WOA-SVM using Lévy flight and elite opposition-based learning
宁波大学 海运学院, 浙江 宁波 315211
摘要
元启发算法-SVM是多分类评价模型的典型架构，在多分类综合决策判定中具有重要的理论与实践意义，为此提出了一种融合Lévy飞行和精英反向学习的鲸鱼优化算法（Lévy flight and elite opposition-based whale optimization algorithm，LFEO-BWOA）-SVM多分类评价算法。利用Lévy飞行策略替代螺旋轨迹策略更新位置信息，有效克服了鲸鱼优化算法易陷入局部寻优的不足；引入精英反向学习机制增加种群多样性，提高了鲸鱼优化算法全局寻优的能力。实验仿真结果表明，LFEO-BWOA-SVM算法在分类准确率上比传统SVM、BP神经网络分别提高17.84%和4.51%，准确率为98.73%，在训练时间上比标准WOA-SVM和PSO-SVM分别缩短了9.34%和84.94%。实验结果证明，LFEO-BWOA-SVM算法的寻优能力和收敛速度均有明显提升，准确率和快速性良好。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(51675286)
浙江省基础公益研究计划资助项目(GN21C190021)
浙江省重点研发项目(2018C02G2070536)
浙江省自然科学基金资助项目(LY20E050006)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.04.0164
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3640-3645
文章编号: 1001-3695(2021)12-020-3640-06
发布历史
[2021-12-05] 印刷出版
引用本文
何小龙, 张刚, 陈跃华, 等. 融合Lévy飞行和精英反向学习的WOA-SVM多分类算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (12): 3640-3645. (He Xiaolong, Zhang Gang, Chen Yuehua, et al. Multi-class algorithm of WOA-SVM using Lévy flight and elite opposition-based learning [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (12): 3640-3645. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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