支持向量机混合核函数参数优化：蚁群算法与交叉验证结合

"这篇论文是2013年发表在《计算机应用》期刊上的一篇工程技术类论文，主要探讨了支持向量机(SVM)中混合核函数参数的优选策略。作者提出了结合蚁群算法和循环交叉验证法来确定最佳参数，以提高SVM的预测精度。" 支持向量机(Support Vector Machine)是一种广泛应用的监督学习模型，尤其在分类和回归任务中表现出色。它的核心在于选择合适的核函数，以实现非线性决策边界。混合核函数是将多个基本核函数（如线性、多项式、高斯核等）组合起来，以适应更复杂的模式识别问题。然而，混合核函数的参数选择一直是一个挑战，因为缺乏系统的理论指导。 论文中提出的方法首先引入平均加权误差作为评价不同参数下SVM预测性能的指标。平均加权误差能综合考虑各种预测结果的偏差，提供对模型整体预测能力的评估。接着，采用循环交叉验证法，这是一种统计学上的评估方法，可以有效地避免过拟合，通过反复训练和验证模型来计算平均加权误差。 为了提高参数优化的效率并减少计算负担，论文采用了蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)。蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁寻找路径行为的优化算法，能够在多目标、多约束的复杂环境中寻找近似全局最优解。在这种情况下，ACO被用来搜索混合核函数的最佳参数组合，以最小化平均加权误差。 通过在某型飞机机体研制费用预测的应用实例中，作者验证了该参数优选方法的有效性。结果显示，基于最优参数的混合核函数支持向量机预测误差最小，从而证明了该方法能够提升预测的精度。 关键词涉及支持向量机、预测精度、参数优选、加权误差和蚁群算法，表明论文主要关注的是在SVM中如何通过智能优化算法来确定混合核函数的最佳参数，以提高预测任务的准确性。 这篇论文对SVM的参数优化提供了新的思路，对于实际工程问题中的预测模型构建具有一定的参考价值。通过将蚁群算法与循环交叉验证相结合，不仅提高了参数选择的科学性，还降低了计算复杂度，对于解决类似问题提供了实用的解决方案。