【摘 要】
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针对在利用粒群优化算法(PSO)对支持向量机(SVM)参数进行优化时,由于SVM训练运算量较大,导致需多次迭代过程的参数优化速度缓慢的问题。引入分组训练方法,将训练样本分成若干样本
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针对在利用粒群优化算法(PSO)对支持向量机(SVM)参数进行优化时,由于SVM训练运算量较大,导致需多次迭代过程的参数优化速度缓慢的问题。引入分组训练方法,将训练样本分成若干样本子集分别进行训练,然后对经分组训练得到的各个SVM的参数进行优化。在提高了训练速度的同时,大幅提高了参数优化速度,并对分类SVM的参数优化进行了仿真实验,取得了良好的优化效果。
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