孟常亮
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：中国人民解放军95824部队更多>>
- 发文基金：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>>
- 基于改进离散二进制粒子群的SVM选择集成算法被引量：1
- 2011年
- 针对基于离散二进制粒子群(BPSO)的SVM选择集成算法的分类精度不高,以及所选分类器个数过多等问题,利用改进的离散二进制粒子群算法(IBPSO)和SVM选择集成算法相结合,提出基于IBPSO的SVM选择集成算法。通过选用合适的适应度函数以及调节因子k,进行多次仿真,实验表明,对由boostrap方式生成的SVM集合,基于IBPSO的SVM选择集成在精度和分类器个数方面均优于基于BPSO的SVM选择集成,证明了IBPSO算法的优越性。
- 孟常亮李卫忠廖勇华继学
- 关键词：适应度函数
- 基于文化算法多种群协作SVM选择集成算法
- 2013年
- 针对离散二进制粒子群(binary particle swarm optimization,BPSO)算法在解决SVM集成选择问题时容易早熟的问题,提出了一种文化算法架构下的多种群协作算法(Ca-MultiPop)。结合BPSO算法的快速演化能力,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)增加种群的多样性;在两种进化算法中使用不同的适应度函数,兼顾了集成精度和基分类器之间的差异性。仿真结果表明,该算法在计算精度方面相对于BPSO算法在解决SVM集成选择问题时有所提高。
- 张朝阳李卫忠孟常亮
- 关键词：文化算法遗传算法支持向量机
