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童燕

作品数：1 被引量：11H指数：1
供职机构：西北工业大学计算机学院更多>>
发文基金：中国航空科学基金陕西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇优化算法
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇子群
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应变异
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇粒子群优化算...

机构

  • 1篇西北工业大学

作者

  • 1篇张艳宁
  • 1篇白本督
  • 1篇童燕
  • 1篇李映

传媒

  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2008
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
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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