一种基于混沌灰狼优化的支持向量机方法
发布时间: 2022-06-01
来源: 科创项目库
基本信息
本发明提出一种基于混沌灰狼优化的支持向量机方法,其具体将灰狼算法混沌化与支持向量机进行融合,通过具有优秀全局寻代能力的混沌灰狼算法优化支持向量机的两个关键参数即惩罚系数C和核宽γ,获取最优的核极限学习机参数值,从而使得本申请可以获得更准确的智能决策效果,有效地辅助决策机构进行科学合理的决策,具有重要的应用价值。