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孙璐

作品数：1 被引量：6H指数：1
供职机构：东南大学信息科学与工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
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篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇蛙跳算法
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇模拟退火
  • 1篇混合蛙跳
  • 1篇混合蛙跳算法
  • 1篇SVM

机构

  • 1篇佛山科学技术...
  • 1篇东南大学

作者

  • 1篇李希婷
  • 1篇邹采荣
  • 1篇钱永亮
  • 1篇孙璐

传媒

  • 1篇信息化研究

年份

  • 1篇2011
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于改进混合蛙跳算法的SVM分类算法被引量：6
2011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,但在数据规模很大情况下,经典训练方法将变得很困难。本文提出一种基于改进的混合蛙跳算法的SVM训练算法。针对混合蛙跳算法搜索速度慢且容易陷入局部极值的缺陷,将模拟退火思想引入到混合蛙跳算法中,提出一种改进的混合蛙跳算法。该算法保持了混合蛙跳算法参数少和容易实现的特点,同时通过模拟退火的降温过程来提高算法的进化速度和精度。实验结果表明,该算法能显著提高收敛速度,并能有效克服局部极值,在SVM训练中具有良好效果。
李希婷孙璐钱永亮邹采荣
关键词：支持向量机混合蛙跳算法模拟退火
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共1页<1>
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