计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
Computer Engineering and Applications
2015年
23期
218-225
,共8页
布谷鸟搜索%支持向量机%参数优化%分类评估
佈穀鳥搜索%支持嚮量機%參數優化%分類評估
포곡조수색%지지향량궤%삼수우화%분류평고
cuckoo search%support vector machine%parameter optimization%classification evaluation
针对一种新型智能进化算法——布谷鸟搜索算法提出了基于多群体并行搜索和自适应步长的改进方法.将改进后的方法引入支持向量机参数优化中,提出了基于改进后布谷鸟搜索算法优化支持向量机模型参数的方法并将其应用于上市公司财务风险评估中,有效提高了财务风险模型的分类性能.仿真结果发现:改进的布谷鸟搜索算法用于优化支持向量机参数不仅有效提高了上市公司季度财务数据分类预测精度,而且相较改进之前的布谷鸟 搜索算法、遗传算法和粒子群算法具有更快的收敛速度和稳定性.
針對一種新型智能進化算法——佈穀鳥搜索算法提齣瞭基于多群體併行搜索和自適應步長的改進方法.將改進後的方法引入支持嚮量機參數優化中,提齣瞭基于改進後佈穀鳥搜索算法優化支持嚮量機模型參數的方法併將其應用于上市公司財務風險評估中,有效提高瞭財務風險模型的分類性能.倣真結果髮現:改進的佈穀鳥搜索算法用于優化支持嚮量機參數不僅有效提高瞭上市公司季度財務數據分類預測精度,而且相較改進之前的佈穀鳥 搜索算法、遺傳算法和粒子群算法具有更快的收斂速度和穩定性.
침대일충신형지능진화산법——포곡조수색산법제출료기우다군체병행수색화자괄응보장적개진방법.장개진후적방법인입지지향량궤삼수우화중,제출료기우개진후포곡조수색산법우화지지향량궤모형삼수적방법병장기응용우상시공사재무풍험평고중,유효제고료재무풍험모형적분류성능.방진결과발현:개진적포곡조수색산법용우우화지지향량궤삼수불부유효제고료상시공사계도재무수거분류예측정도,이차상교개진지전적포곡조 수색산법、유전산법화입자군산법구유경쾌적수렴속도화은정성.
