好用的用粒子群优化算法进行特征选择和SVM参数优化测试例程

资 源 简 介

好用的用粒子群优化算法进行特征选择和SVM参数优化测试例程

详 情 说 明

本文将聚焦粒子群优化算法在机器学习中的两个典型应用场景：特征选择与SVM参数优化。粒子群优化（PSO）作为一种群体智能算法，通过模拟鸟群觅食行为实现高效参数搜索，特别适合处理高维优化问题。

在特征选择场景中，每个粒子代表一个候选特征子集，通过适应度函数（如分类准确率）评估特征组合质量。算法通过迭代更新粒子的速度和位置，逐步淘汰冗余特征，最终收敛于最优特征子集。这种方法的优势在于能自动平衡特征数量与模型性能的关系。

针对SVM参数优化问题，PSO可同时优化核函数类型、惩罚系数C和核参数γ等重要超参数。相比网格搜索，PSO的并行搜索特性使其能更快找到全局最优解，尤其适合处理参数间存在耦合关系的情况。实验表明该方法能使SVM分类准确率提升10-15%。

在信号处理领域，现代谱估计技术通过参数化建模克服了传统FFT方法的频率分辨率限制。MATLAB中实现AR模型谱估计时，需重点关注模型阶数选择准则（如AIC、BIC）及Burg算法求解过程。正确的参数设置可使频谱估计结果更准确反映信号真实特性。

对于旋转机械故障诊断中的全息谱分析，二维全息谱能同时呈现幅值、频率和相位信息，通过合成轴心轨迹可有效识别不对中、松动等典型故障。计算时需注意键相信号的同步采集及阶次跟踪算法的准确实现。

系统性能评估环节，眼图和误码率是通信系统最重要的两个评价指标。眼图通过叠加多周期信号直观展示码间串扰和噪声影响，而误码率计算需确保测试数据量足够大（建议>10^6比特）以保证统计可靠性。在仿真中正确设置信噪比和均衡器参数对获得准确结果至关重要。