Support Vector Machine Based on Adaptive Acceleration Particle Swarm Optimization

Existing face recognition methods utilize particle swarm optimizer (PSO) and opposition based particle swarm optimizer (OPSO) to optimize the parameters of SVM. However, the utilization of random values in the velocity calculation decreases the performance of these techniques; that is, during the velocity computation, we normally use random values for the acceleration coefficients and this creates randomness in the solution. To address this problem, an adaptive acceleration particle swarm optimization (AAPSO) technique is proposed. To evaluate our proposed method, we employ both face and iris recognition based on AAPSO with SVM (AAPSO-SVM). In the face and iris recognition systems, performance is evaluated using two human face databases, YALE and CASIA, and the UBiris dataset. In this method, we initially perform feature extraction and then recognition on the extracted features. In the recognition process, the extracted features are used for SVM training and testing. During the training and testing, the SVM parameters are optimized with the AAPSO technique, and in AAPSO, the acceleration coefficients are computed using the particle fitness values. The parameters in SVM, which are optimized by AAPSO, perform efficiently for both face and iris recognition. A comparative analysis between our proposed AAPSO-SVM and the PSO-SVM technique is presented

Optimasi Parameter Support Vector Machine (SVM) Dengan Particle Swarm Optimization (PSO) Untuk Klasifikasi Pendonor Darah Dengan Dataset RFMTC

Donor darah merupakan salah satu kegiatan kemanusiaan yang dilakukan secara sukarela. Darah merupakan salah satu unsur zat terpenting yang dimiliki manusia pada siklus kehidupan manusia. Dalam melaksanakan kegiatan donor darah, pemantauan ketersediaan stok kantung darah biasanya menjadi masalah utama. Untuk memenuhi stok kantung darah diperlukannya sistem yang dapat memprediksi perilaku pendonor darah. RFMTC (Recency, Frequency, Monetary, Time, Churn Probability) adalah metode RFM yang telah di modifikasi agar dapat melihat perilaku dari pendonor yang dapat mendonorkan darahnya kembali atau tidak mendonor. Maka dari itu dibutuhkan klasifikasi dari perilaku pendonor darah dengan menggunakan metode SVM-PSO. Dengan teknik SVM bekerja untuk mencari hyperplane yaitu garis pemisah antar kelas data. Kemudian teknik PSO bekerja untuk mencari nilai range parameter masukan yang dibutuhkan SVM agar mendapat nilai hyperplane yang optimal. Penelitian ini menggunakan 748 data dari UCI dataset dengan 4 fitur utama dan 2 kelas. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan didapatkan nilai akurasi sebesar 90% dengan nilai iterasi pelatihan SVM yang kecil dan nilai jumlah partikel PSO yang rendah