【摘 要】
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相关向量机（RVM）核函数参数对其性能有较大影响,为了提高相关向量机的分类能力,提出了一种基于具有Levy飞行特征的双子群果蝇算法（LFOA）的RVM核参数优化方法。在适应度函数的评判
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目（E2016506003）
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相关向量机（RVM）核函数参数对其性能有较大影响,为了提高相关向量机的分类能力,提出了一种基于具有Levy飞行特征的双子群果蝇算法（LFOA）的RVM核参数优化方法。在适应度函数的评判下,果蝇种群经过多次Levy飞行和迭代对指定范围内的核参数进行全局搜索。4组UCI标准数据集的MATLAB仿真实验测试结果表明,所提出的方法有效、可靠,能够提升RVM的分类能力,相比于其他算法具备更高的寻优精度和稳定性。
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