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中国航空科学基金(05153076)
作品数:
1
被引量:11
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相关作者:
李映
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2008
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一种改进的基于粒子群优化的SVM训练算法
被引量:11
2008年
支持向量机的训练需要求解一个带约束的二次规划问题,但在数据规模很大的情况下,经典的训练算法将会变得非常困难。提出了一种改进的基于粒子群的优化算法,用于替代支持向量机中现有的训练算法。在改进后的粒子群优化算法中,粒子不仅向自身最优和全局最优学习,还以一定的概率向其他部分粒子的均值学习。同时,还引进了自适应变异算子,以降低未成熟收敛的概率。实验表明,提出的改进训练算法相对改进前的算法在性能上有显著提高。
童燕
李映
白本督
张艳宁
关键词:
支持向量机
粒子群优化算法
自适应变异
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