【精品资源】基于鲸鱼优化的WOA-SVM数据分类识别算法matlab仿真

在数据分类识别领域，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）因其在小样本、非线性及高维模式识别中具有独特优势而被广泛应用。然而，SVM 的性能在很大程度上取决于其参数的选择。传统的参数选择方法往往依赖于经验和试错，效率低下且难以找到最优参数。为了解决这个问题，引入了鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）来优化 SVM 的参数，从而

fpga和matlab

1217人浏览 · 2024-10-06 05:53:24

fpga和matlab · 2024-10-06 05:53:24 发布

1.支持向量机（SVM）原理

支持向量是指那些离超平面最近的训练样本点。这些点决定了超平面的位置，因为它们是最难分类的样本点。支持向量以外的样本对超平面的位置没有影响。

对于线性可分的情况，SVM的目标是最小化以下优化问题：

为了求解上述优化问题，可以使用拉格朗日乘子法。引入拉格朗日乘子αi≥0，构造拉格朗日函数：

2.鲸鱼优化算法（WOA）原理

WOA 是受座头鲸捕食行为的启发而提出的一种新型元启发式优化算法。座头鲸在捕食过程中表现出独特的行为模式，包括包围猎物、气泡网攻击和搜索猎物等。WOA 模拟了这些行为，以实现对优化问题的求解。

包围猎物

假设当前最优解为目标猎物或接近最优解，其他鲸鱼个体向最优解靠近的行为可以用以下数学模型表示：

气泡网攻击

座头鲸的气泡网攻击行为可以分为两种方式：收缩包围机制和螺旋更新位置。

搜索猎物

3.WOA-SVM 数据分类识别算法原理

数据预处理：对原始数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等操作，以提高算法的性能和稳定性。

参数编码：将 SVM 的参数（如惩罚参数和核函数参数）进行编码，作为鲸鱼个体的位置向量。

初始化鲸鱼种群：根据参数编码的范围，随机初始化鲸鱼种群，每个鲸鱼个体代表一组 SVM 的参数组合。

计算适应度值：对于每个鲸鱼个体，使用其对应的 SVM 参数组合训练 SVM 模型，并在验证集上计算模型的分类准确率，作为该鲸鱼个体的适应度值。

迭代优化：
执行 WOA 的迭代优化过程，更新鲸鱼个体的位置，即更新 SVM 的参数组合。
在每次迭代中，根据更新后的参数组合重新训练 SVM 模型，并在验证集上计算新的分类准确率，更新最优的参数组合和分类准确率。

输出最优参数和分类结果：当达到最大迭代次数或满足其他终止条件时，算法终止，输出最优的 SVM 参数组合和在测试集上的分类结果。

适应度函数用于衡量鲸鱼个体的优劣，即 SVM 参数组合的性能。在 WOA-SVM 算法中，适应度函数通常采用 SVM 模型在验证集上的分类准确率。分类准确率越高，说明 SVM 参数组合越好，对应的鲸鱼个体的适应度值越高。

4.MATLAB程序

011...................................................
%初始化种群的个
xwoa=rand(Num,D)/70; %随机初始化位置
for t=1:Iters
    t
    %位置更新
    for i=1:Num
        rng(i);
        r          = rand();
        A_vector   = 2*a*r-a;  %3 
        C_vector   = 2*r;      %4        
        l          =(c2-1)*rand + 1;  
        rand_flag  = rand();   
        
        for j=1:D%搜索空间
            if rand_flag<0.5   
               if abs(A_vector)>=1%当A大于1
                  RLidx    = floor(Num*rand()+1);
                  X_rand   = xwoa(RLidx,:);
                  D_vector_= abs(C_vector*X_rand(j)-xwoa(i,j)); %7
                  xwoa(i,j)= X_rand(j)-A_vector*D_vector_;     %8
               else
                  D_vector = abs(C_vector*woa_idx(j)-xwoa(i,j));%1 
                  xwoa(i,j)= woa_idx(j)-A_vector*D_vector;%2    
               end
            else
                distLeader = abs(woa_idx(j)-xwoa(i,j));
                xwoa(i,j)  = W*distLeader*exp(12*l).*cos(l.*2.5*pi)+woa_idx(j);%5
            end
        end
    end
end
 

figure;
plot(Pbest,'b-o');
legend('加权收敛目标');
grid on

%保存最优参数
for i=1:Num
    if xwoa(i,1)<0
       xwoa(i,1)=0.1; 
    end
    if xwoa(i,1)>1
       xwoa(i,1)=1; 
    end
    if xwoa(i,2)<0
       xwoa(i,2)=0.001; 
    end
    if xwoa(i,2)>1
       xwoa(i,2)=1; 
    end  
    [pa(i)] = fitness(xwoa(i,:),P,T);
end
[V,I] = min(pa);
C     = xwoa(I,1)/5;
gamma = xwoa(I,2)/20;
vs    = round(xwoa(I,3));

save para.mat C gamma vs