《表1 测试数据集：基于改进型花朵授粉算法的SVM参数优化》

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《基于改进型花朵授粉算法的SVM参数优化》

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为了验证本文提出的MFPA-SVM模型的有效性以及评估其性能，本文选取了文献[7]中的PSO-SVM模型以及文献[8]中提出的BA-SVM模型进行对比验证，使用来自UCI中的6个标准数据集来完成实验测试，数据集的相关信息如表1所示。实验平台在Intel Core2、2.8 GHz CPU、4.0 GB内存、操作系统为Windows10的机算机上搭建。各实验模型的参数设置如下:MFPA-SVM参数:p=0.8；PSO-SVM参数:c1=c2=1.455 9，w=0.9，Vmax（最大速度）=1。BA-SVM参数:A=0.25，r=0.5，alf=0.95。种群数统一设置为30，最大迭代次数为100，惩罚因子C的取值范围为[0.01，100]，RBF核函数参数δ的取值范围为[0.000 1，100]。