改进ABC-SVM的参数优化及应用
支持向量机的性能优化和改进
支持向量机的性能优化和改进支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种常用的监督学习算法，广泛应用于模式识别、文本分类、图像处理等领域。
然而，在实际应用中，SVM存在一些性能上的瓶颈和问题。
为了进一步提高SVM的性能和效率，并解决其在大规模数据集上的不足，研究者们提出了多种优化和改进方法。
本文将从几个方面介绍SVM的性能优化和改进.一、硬间隔支持向量机硬间隔支持向量机是SVM的最基本形式，其目标是找到一个最优的超平面，将两个不同类别的样本点分隔开来。
然而，硬间隔支持向量机对数据的要求非常严苛，要求数据是线性可分的。
对于线性不可分的数据，就无法使用硬间隔SVM进行分类。
因此，研究者提出了软间隔支持向量机。
二、软间隔支持向量机软间隔支持向量机允许一定程度上的数据混合在分隔超平面的两侧，引入了一个松弛变量来控制分隔裕度。
这样能够更好地适应线性不可分的情况，并且对噪声数据有一定的容错性。
然而，在实际应用中，软间隔SVM的性能也受到很多因素的影响，需要进行进一步的改进和优化。
三、核函数和非线性支持向量机在实际应用中，很多数据集是非线性可分的，使用线性支持向量机无法得到好的分类结果。
为了解决这个问题，研究者们提出了核支持向量机。
核函数将数据从原始空间映射到高维特征空间，使得数据在高维空间中更容易线性可分。
常用的核函数有线性核函数、多项式核函数、高斯核函数等。
通过使用核函数，支持向量机可以处理更加复杂的分类问题，提高了分类性能。
四、多分类支持向量机支持向量机最初是用于二分类问题的，即将数据分成两个类别。
然而，在实际应用中，很多问题是多分类问题。
为了解决多分类问题，研究者们提出了多分类支持向量机。
常见的方法有一对一（One-vs-One）和一对多（One-vs-Rest）两种。
一对一方法将多类别问题转化为多个二分类问题，每次选取两个类别进行训练。
一对多方法则将多个类别中的一个作为正例，其余类别作为反例进行训练。
改进GWO优化SVM的服务器性能预测
改进GWO优化SVM的服务器性能预测李建民; 陈慧; 杨冬芹; 林振荣【期刊名称】《《计算机工程与设计》》【年(卷),期】2019(040)011【总页数】8页(P3099-3105,3163)【关键词】支持向量机; 灰狼寻优算法; 差分进化算法; 服务器性能; 预测模型【作者】李建民; 陈慧; 杨冬芹; 林振荣【作者单位】南昌大学信息工程学院江西南昌330031; 江西工业职业技术学院电子信息工程分院江西南昌330039【正文语种】中文【中图分类】TP390 引言近年来，国内外很多研究都尝试建立相应的模型来评测web服务器性能。
在国内，谢鹏等提出了PS排队模型[1]、华南理工大学的谌俊异提出了基于混合二进制粒子群算法模型的web服务器参数优化模型[2]。
国外，Urgao-nkar 等提出了一种基于队列的排队模型[3]。
由于支持向量机(SVM)对非线性不敏感、可避免“维数灾难”、“鲁棒性”较好，它广泛应用于各种领域，解决各种预测问题。
本文使用SVM算法对服务器性能的预测，在建模预测过程，其预测性能的优劣与否和其参数选择有关，目前常用的参数优化算法有粒子群算法(PSO)[4,5]、蜂群算法(ABC)[6]、遗传算法(GA)[7]等。
但以上算法存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺陷。
本文通过引入新型元启发性优化算法灰狼寻优算法GWO来进行SVM参数的优化，与上述算法相比，GWO算法全局搜索能力更优、收敛速度更快。
但GWO算法的初始数量是随机生成的，这可能导致搜索空间中狼的多样性缺乏。
采用DE算法[8]为灰狼寻优算法生成更加合适的初始种群，提出了一种DE-GWO-SVM模型，将该模型用于服务器性能的预测。
实验结果表明，该模型相比于SVM、ABC-SVM[9]、GWO-SVM[10]模型，具有更好的预测精度、稳定性更强、泛化能力更优。
1 支持向量机(SVM)1.1 支持向量机简述SVM是一种有监督的机器学习算法，在1995年由Vapnik和Corts提出，它通过经验风险和结构化风险最小化提高学习机泛化能力，使得当样本数较少时，也能得到良好的统计规律。
支持向量机算法的改进与应用调研
支持向量机算法的改进与应用调研支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。
它的核心思想是将数据映射到高维空间中，寻找一个超平面，将不同类别的样本分开。
然而，随着机器学习领域的发展，研究人员不断提出改进和优化支持向量机算法的方法，以提高其性能和应用范围。
一方面，对支持向量机算法的改进主要集中在以下几个方面：1. 核函数的选择：支持向量机算法通过核函数将原始数据映射到高维特征空间中，使得数据更容易分离。
常用的核函数有线性核、多项式核和径向基核等。
然而，对于复杂的非线性问题，选择合适的核函数至关重要。
因此，研究人员提出了改进的核函数，如谱核函数和局部敏感核函数，以适应不同类型的数据和问题。
2. 正则化参数的调节：支持向量机算法中的正则化参数C用于平衡模型的拟合程度和泛化能力。
当C较小时，模型更倾向于选择更多的支持向量，更加关注较小的错误分类。
而当C较大时，模型更加关注分类的边界和较大的间隔。
然而，在实际应用中，如何选择合适的正则化参数C仍然是一个挑战。
因此，研究人员提出了改进的正则化方法，如自适应正则化和核函数相关性分析等，以提高模型的性能和鲁棒性。
3. 高效的算法实现：支持向量机算法的核心是求解最优超平面的问题，通常采用二次规划方法进行优化求解。
然而，对于大规模数据集和高维特征空间来说，传统的求解算法效率低下。
因此，研究人员提出了改进的算法实现，如序列最小优化算法和块坐标下降算法等，以提高模型的训练和预测速度。
另一方面，支持向量机算法在实践中有着广泛的应用。
以下是一些典型的应用领域：1. 文本分类：支持向量机算法在文本分类问题中有着广泛的应用。
通过将文字特征映射到高维空间中，支持向量机能够捕捉到文本中的关键信息，并对文本进行分类。
因此，支持向量机在垃圾邮件过滤、情感分析和文本检索等领域有着重要的应用。
2. 图像识别：支持向量机算法也被广泛应用于图像识别问题。
211292911_家庭农牧场信用评价指标体系构建方法与应用——基于Wald检验-相关分析
2023年第5期总第292期征信CREDIT REFERENCENo.52023Serial No.292摘要：现有对家庭农牧场的研究大多是从新型农业经营主体融资角度或从某一方面对新型农业经营主体的影响进行模型分析或定性分析，很少有针对建立家庭农牧场信用评价指标体系方面的研究，而这恰是解决家庭农牧场融资困境的有效办法之一。
科学合理的信用评价指标体系可以促使金融机构开发家庭农牧场信贷产品，进而推动家庭农牧场快速、长期、稳定发展。
通过Logistic 回归中的Wald 显著性判别和皮尔逊相关分析两种方法对家庭农牧场的信用评价指标进行两次定量筛选，保证最终构建的包含成立日期、经营土地总块数等11个指标在内的家庭农牧场信用评价指标体系既具有不同信用区别能力又具有指标信息不重复性。
内蒙古12个盟市的共722家家庭农牧场ROC 曲线表明：AUC=0.896>0.70，说明利用Wald 检验与相关分析法相结合所构建的家庭农牧场信用评价指标体系是有效的。
关键词：信用评价指标体系；家庭农牧场；Wald 检验；相关分析中图分类号：F324.1；F832.3文献标识码：A 文章编号：1674-747X （2023）05-0031-07家庭农牧场信用评价指标体系构建方法与应用——基于Wald 检验-相关分析李战江，梅晗（内蒙古农业大学经济管理学院，内蒙古呼和浩特010010）收稿日期：2023-02-10基金项目：国家自然科学基金资助项目（72161033）作者简介：李战江（1977—），男，内蒙古乌海人，教授，博士后，主要研究方向为金融风险管理，系本文通讯作者；梅晗（1999—），女，内蒙古包头人，硕士研究生，主要研究方向为金融风险管理。
引言在乡村振兴的大背景之下，党和国家高度重视新型农业经营主体的发展，家庭农牧场作为新型农业经营主体之一，在不断发展壮大的同时还面临着资金获取困难等问题。
经过对内蒙古12个盟市共722家家庭农牧场进行调研，结果显示：一是由于金融机构缺乏针对家庭农牧场的信贷产品，现阶段家庭农牧场的贷款方式仍是以个人信用贷款和抵押贷款为主且获批额度较小；二是家庭农牧场大多需要额度不少于50万元、期限不少于5年的资金。
遗传算法优化svm参数
遗传算法优化svm参数遗传算法是一种基于自然选择和进化理论的优化算法，适用于求解复杂的非线性优化问题。
由于支持向量机（SupportVector Machine，SVM）在机器学习中被广泛应用于分类和回归问题，因此使用遗传算法来优化SVM的参数是一个常见的研究方向。
SVM是一种二分类模型，通过在特征空间中寻找最佳的超平面对数据进行分类。
根据问题的不同，SVM具有多个参数需要进行调优，包括C（正则化常数）和核函数中的参数等。
使用遗传算法来优化这些参数可以通过以下步骤实现：1. 确定问题的适应度函数：在遗传算法中，适应度函数用于评估每个个体的性能。
对于SVM参数优化问题，可以选择采用交叉验证准确率或分类精度作为适应度函数。
2. 初始化种群：在遗传算法中，初始化种群是一个重要的步骤。
对于SVM参数优化问题，可以随机生成一组初始参数作为种群的起始点。
3. 选择操作：选择操作是根据适应度函数的结果选择优秀的个体。
常用的选择算法有轮盘赌选择和锦标赛选择等。
4. 交叉操作：交叉操作是从选择的个体中随机选择两个或多个个体，通过某种方式进行交叉生成新的个体。
在SVM参数优化问题中，可以选择单点交叉、多点交叉或均匀交叉等策略。
5. 变异操作：变异操作是为了确保种群具有一定的多样性，防止算法陷入局部最优解。
在SVM参数优化中，可以通过改变个体的某个或多个参数的值来进行变异。
6. 评价和重复：每次进行选择、交叉和变异操作后，都需要对生成的新个体进行评价并计算适应度值。
重复上述步骤直到满足终止条件为止，比如达到最大迭代次数或适应度达到某个阈值。
在进行SVM参数优化时，有几个问题需要考虑：1. 参数范围：对于每个参数，需要明确其可能的取值范围。
例如，正则化常数C通常取值为0到无穷大之间的正实数。
2. 交叉验证：在SVM参数优化中，使用交叉验证是常见的一种方式。
通过将数据集划分为训练集和验证集，可以评估不同参数组合的性能。
常用的交叉验证方法有k折交叉验证和留一验证等。
基于改进的网格搜索法的SVM参数优化
式识别领域得到了广泛的引用． 与其他重视经验风险 最小化的算法相比，Ｓ Ｍ 能够得到更好的泛化精度 ， Ｖ
在小样 本 、非线 性模式 识别 中具有一 定 的优 势．实践
证 明 ，核 函数的参数 以及惩罚 系数对 Ｓ ＶＭ 的性 能有
优解 ．由于 网格 内多数 参数组 对应 的分类准 确率都 非 常低 ，只在一个 比较小 的区间 内的参数组 所对应 的分 类 准确率很 高 ，所 以遍历 网格 内所有 参数 组会相 当浪 费时间． Ａ算 法和 Ｐ Ｏ算法属于启发式算法 ，它们 不 Ｇ Ｓ 必遍历 区间内所有 的参数组 也能找 到全局最优解 ，但 这 ２种算法操作往 往 比较 复杂 ，且容易 陷入局部最优 ． 针 对 网格搜 索法搜 索 时间长 的问题提 出一种改 进
ａａ ｚｄ Ｉ ｉｐｐｒ ｎ ｍ ｒｖ ｄ ｄ ｅ ｃ ｔ ｄ ａ ｒｐ ｓｄＦｒ ｌ ｗ ａ ｈｄ ｔ ｆ ａａ ｔ ｓｎ ｒｅ ｐｃ ｎ ｌ ｅ ． ｔ ｓ ａｅ ａ ｐｏｅ 鲥 ａ ｈｍｅ ｏ ｓ ｏ ｏｅ ． ｉｔ ， ｅ ｅｒ ｅ ｓ ｐｒｍｅ ｒｉ ａ ａ ａｅ ｙ ｎｈ ｉ ｓｒ ｈ ｗ ｐ ｓｙ ｓ ｃ ａ ｅｏ ｅ ｌｇ ｓ
中 图 分类 号 ：Ｔ ２ ３ Ｐ ７ 文 献 标 志码 ：Ａ 文 章 编号 ：１０ —７ Ｘ （０ ２ ３０ ２ ．４ ０ ９６ １ ２ １ ）０ —０ ８０
Ａ ａ ａ ｅ ｅ ｐ ｉ ｉ ａ ｉ ｎ ｍ ｅ ｈ ｄ ｆ ｒａ ＶＭ ｐ ｒ ｍ ｔ ｒｏ ｔｍ ｚ ｔｏ ｔ ｏ ｏ ｎ Ｓ ｂ ｓ ｄ ｏ ｐｒ ｖ ｄ ｇ ｉ ｅ ｒ ｈ ａ ｇ ｒｔ ｍ ａ ｅ ｎ ｉ ｍ ｏ ｅ ｒ ｄ ｓ ａ ｃ ｌ ｏ ｉｈ
ｔ ｎ ｓｓ ｉ ｂｅｆ ｒｔｅａ ｐｉａｉｎｓｏ ｅ ｋ ｒｒｃ ｇ ｉｉｎｌ ｔｄｂ ｉ ． ｉ ａ ｄｉ ｕ ｔ ｌ ｏ ｐ ｌ ｔｏ ｆｓ ａ ｅ ｏ ｎ ｔ ｍｉ ｙｔ ｍｅ ａ ｈ ｃ ｐ ｅ ｏ ｉ ｅ ｍｅ
支持向量机的性能优化和改进
支持向量机的性能优化和改进支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于模式识别、数据分类和回归分析等领域。
然而，SVM在处理大规模数据集和高维特征空间时存在一些性能瓶颈。
为了克服这些问题，研究者们提出了许多性能优化和改进的方法。
本文将探讨这些方法，并分析它们在提高SVM性能方面的优势和局限性。
一、特征选择与降维特征选择是SVM性能优化的重要一环。
在处理大规模数据集时，特征数量通常非常庞大，这会导致计算复杂度上升和过拟合问题。
因此，通过选择最相关的特征子集来降低计算复杂度，并提高分类精度是非常重要的。
一种常用的特征选择方法是基于过滤器（Filter）与包装器（Wrapper）相结合的策略。
过滤器方法通过计算每个特征与目标变量之间相关性来评估其重要程度，并按照设定阈值进行筛选；而包装器方法则通过将特定子集输入分类器，并根据其分类精度进行评估来选择最佳子集。
此外，降维也是提高SVM性能的重要手段之一。
通过降低特征空间的维度，可以减少计算复杂度、提高模型训练速度和分类准确率。
常用的降维方法有主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等。
这些方法通过线性变换将高维数据映射到低维空间，以保留最重要的特征信息。
二、核函数选择与参数调优核函数是SVM中的关键组成部分，它可以将数据映射到高维特征空间，从而使非线性问题转化为线性可分问题。
常用的核函数有线性核、多项式核和高斯径向基函数（RBF）等。
在选择核函数时，需要根据数据集的特点和任务需求进行合理选择。
例如，在处理非线性问题时，RBF核通常能够取得较好效果；而在处理文本分类问题时，多项式核可以更好地捕捉特征之间的关系。
此外，在使用SVM训练模型时，参数调优也是非常重要的一步。
主要包括正则化参数C和径向基函数宽度γ两个参数。
正则化参数C 控制着模型对误分类样本的容忍程度；而径向基函数宽度γ则控制着模型的泛化能力。
abc-svm的matlab代码
文章标题：“深度学习中的ABC-SVM算法及其MATLAB实现”在深度学习中，支持向量机（SVM）一直是一个重要的算法。
而abc-svm是一种基于支持向量机的改进算法，它在特征选择和模型效果方面有着显著的优势。
本文将全面评估abc-svm算法的原理、特点以及在MATLAB中的实现，以便读者更深入地理解这一算法。
1. abc-svm算法的原理- 我们来了解一下abc-svm算法的原理。
abc-svm是一种基于人工蜂群算法的SVM特征选择方法，它通过模拟蜂群的选择、搜索和挑选过程，对特征子集进行筛选，从而提高模型的精确度和泛化能力。
2. abc-svm算法的特点- 在评估abc-svm算法时，我们还需要考虑其特点。
相比传统的SVM算法，abc-svm能够更好地处理高维数据，并且具有更好的分类性能。
abc-svm算法还能有效地进行特征选择，减少了模型训练的时间和复杂度。
3. abc-svm算法的MATLAB实现- 在MATLAB中，我们可以使用现成的工具包或者自行编写代码来实现abc-svm算法。
通过MATLAB的强大功能和丰富的工具库，我们可以轻松地进行模型训练、特征选择和结果分析。
4. 个人观点和理解- 从个人角度来看，abc-svm算法在深度学习中具有重要的意义。
它不仅为SVM算法提供了新的思路和方法，同时也为我们提供了一种全新的特征选择思路和模型改进方式。
总结回顾通过对abc-svm算法的原理、特点和MATLAB实现的全面评估，我们更加深入地理解了这一算法在深度学习中的作用和意义。
abc-svm算法的出现，为我们提供了一种新的解决方案，使我们能够更好地处理高维数据，提高模型的精确度和泛化能力。
文章内容总字数大于3000字，详细阐述了abc-svm算法的原理、特点和MATLAB实现，并共享了个人观点和理解。
希望这篇文章能够帮助读者更好地理解abc-svm算法，提高深度学习的水平。
在深度学习领域，特征选择一直是一个重要的问题，它直接影响到模型的性能和泛化能力。
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Ｉｍ ｐｒｏｖｅｄ ＡＢＣ－ＳＶＭ Ｐａｒａｍ ｅｔｅｒ Ｏｐｔｉｍ ｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ＣＨＥＮ Ｊｉａｎ－ｆｅｉ ，ＪＩＡＮＧ Ｇａｎｇ￣，ＹＡＮＧ Ｊｉａｎ－ｆｅｎｇ
摘 要 ：支持向量机算法（ｓｖＭ）的回归预测性能在很大程度上取决于模型参数 的选择 ，提 出一种基于改进人工蜂群算法 的 ＳＶＭ参数优化 方法并将其应用于铆接件铆接 力的回归预测。针对 ＡＢＣ算法存在难以有效确定参数搜索范围的问题 ， 基 于支持 向量机的渐近性能确定 了 ＡＢＣ算法搜 索 ＳＶＭ 参数 的“好 区”，再 引入线Ｉ｝生核 函数进 一步缩小搜 索范围，有效地 帮助了 ＡＢＣ算法更快搜 索到全局最优参数。在此基础上建立改进的人工蜂群 支持向量机 （Ｉ—ＡＢＣ—ＳＶＭ）模 型，将其应用 于铆接力的回ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ预 测。最后 ，采用仿真对比 实验测试模型性能。仿真实验结果表明 ，相对于参比模型 ，Ｉ－ＡＢＣ－ＳＶＭ不仅表 现 出很 强的泛化能力和较快地搜 索速度 ，而且能够很好地解决 ＳＶＭ参数优化和 ＡＢＣ算法初始化参数设置的难题 ，同时
１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｍｉａｎｙａｎｇ Ｓｉｃｈｕａｎ ６２１０００，Ｃｈｉｎａ；２．Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｔｅｓｔｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｆｏｒ Ｍａ ｎ ｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｍｉｎｉｓｔｒ ｙ ｏｆ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ，Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
Ｋｅｙ Ｗ ｏｒｄｓ：Ｒｉｖｅｔｉｎｇ Ｐｉｅｃｅｓ；ＳＶＭ ；ＡＢＣ；Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ Ｏｐｔ ｉｍｉｚａｔｉｏｎ；Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｉｍ ｐｒｏｖｅｍ ｅｎｔ
１ 引言
量机（Ｓｕｐｐｏ￣Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）算法将 采集到 的短期样本建
２４
机 械 设 计 与 制 造
Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ Ｄｅｓｉｇｎ ＆ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅ
第 １期 ２０１６年 １月
改进 ＡＢＣ—ＳＶＭ 的参数优化及应用
陈健飞 －，蒋 刚 ，杨剑锋
（１．西南科技大学 制造科学与工程学院 ，四川 绵阳 ６２１０００； ２．西南科技大学 制造过程测试技术教育部重点实验室 ，四川 绵 阳 ６２１０００）
ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ，Ｍｉａｎｙａｎｇ Ｓｉｃｈｕａｎ ６２１０００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｐｒｅｄｗｔｉｏｎ ｐｅ咖 ｍ删 ｅ ｏｆｓｕｐｐｏａ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅ （ＳＶＭ）ｉ ｓ ｌａｒｇｅｌｙ ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｏｎ ｔｈｅ ｃｈｏｉｃｅ ｏ ｆ ｉｔｓ ｐａ ｒａｍｅｔｅｒｓ．Ａ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ矾 ｂｅｅ ｃｏｌｏｎｙ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ （Ｉ＿ＡＢＣ）Ｗａ ｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｔｈｉｓ ｐｒｏｂｌｅｍ ａｎｄ Ｗａ ｓ ａｐｐｌ￣ｄ ｔｏ ｔｈｅ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｒｉｖｅｔｅｄ ｒｉｖｅｔｆｏｒｃｅ．Ａｉｍｉｎｇ ａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ＡＢＣ ａｌｇｏｒ ｉｔｈｍ ｂｅｉｎｇ ｄｉ ｆ￣ｕｌｔ ｔｏ ｅｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｄｅｔｅｒｍｉｎ ｅ ｔｈｅ ｓｃｏｐｅ ｏｆｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｓｅａｒｃｈ，ｄｅｔｅｒｍ ｉｎｅｄ ｔｈｅ ｇｏｏｄ ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ ｓｅａｒｃｈ ＳＶＭ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓｆｏｒ ＡＢＣ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ａｓｙｍｐｔｏｔｉｃ ｂｅｈａｖｉｏｒｓ ｏ ｆ ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎ ｅ ｓ，ａｎｄ ｔｈ ｅｎ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ｔｈｅ ｌｉｎ ｅ ａｒ ｋｅｒｎ ｅｌｆｕｎｃｔｉ ｏｎ ｔｏｆｕｒｔｈｅｒ ｎａｒｒｏｗ ｔｈｅ ｓｅａｒｃｈ ｒａｎｇｅ，ｅｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｈｅｌｐｅｄ ＡＢＣ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｔｏ ｓｅａｒｃｈ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍａｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓｆａｓｔｅｒ ｔｈａ ｎ ｏｔｈｅｒ ｍｅｔｈｏｄｓ．Ｔｈｅ Ｉ—ＡＢＣ—ＳＶＭ ｍｏｄ ｅｌ Ｗａ ｓ ｂｕｉｌｔ ｂｙ ｔｈｉｓ ｗａｙ ａｎｄ ａｐｐｌ￣ｄ ｔｏ ｔｈｅ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｒｉｖｅｔｅｄ ｒｉｖｅｔ ｆｏｒｃｅ．￣ｎｄｌ ｙ，ｉｔ ａｄｏｐｔｅｄ ｓｉｍｕｌａｔｉｖｅ ｃｏｎｔｒａ ｓｔｉｎｇ ｅｘｐｅｒｉｍｅ ｎｔ ｔｏ ｔｅｓｔ ｔｈｅ ｐｅ￣ｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｄｅ１．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ
ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｏｔｈｅｒ ｍｏｄｅ ｌｓ ｉｎ ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ，Ｉ—ＡＢＣ—ＳＶＭ ｎｏｔ ｏｎｌｙ ｄｅｍ ｏ ｎｓｔｒａ ｔｅｓ ａ ｓｔｒｏｎｇ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒａ ｌｉｚａ ｔｉｏｎ ａｂｉｌｉｔｙ 吼 ｄ
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ｓｅａｒｃｈ，ｂｕｔ ａｌｓｏ ｓｏｌｖｅｓ ｔｈ ｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏ ｆ ＳＶＭ ｐａ ｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｗｅｌｌ ａｎｄ ｓｅｔｔｉｎｇ ｔｈｅ ｉｎｉｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｆ ＡＢＣ ａｌｇｏ ｒｉｔｈｍ，ａｔ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｔｉｍｅ ｅｎｓｌｚｒｅｓ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｔｈ ｅ ｒｉｖｅｔｆｏｒｃｅ．