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提出一种基于改进粒子群优化(PSO)算法的优化混合核支持向量机(SVM)算法(ILPSO),解决了一般混合核SVM算法很难评定参数选择的问题.该算法通过限定粒子的速度、搜索空间和交叉算子等多种寻优策略加强其收敛特性,得到了参数的最佳组合.仿真实验表明,该算法能更快速、有效地获得参数的最优值.
基于改进PSO算法的混合核SVM算法
【摘 要】
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提出一种基于改进粒子群优化(PSO)算法的优化混合核支持向量机(SVM)算法(ILPSO),解决了一般混合核SVM算法很难评定参数选择的问题.该算法通过限定粒子的速度、搜索空间和交叉
【机 构】
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长春工业大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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吉林大学学报(理学版)
【发表日期】
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2018年03期
【基金项目】
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吉林省教育厅科学技术研究项目(批准号:吉教科合字[2015]122号)
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