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基于离散微粒群优化算法的SVM参数选择
基于离散微粒群优化算法的SVM参数选择
来源 :计算机技术与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户:junyi2050
【摘 要】
:
支持向量机(SVM)的学习性能和泛化能力主要取决于参数选择,然而传统的优化算法难以解决此问题。文中通过支持向量的个数建立优化目标函数,采用微粒群优化(PSO)算法对其优化,寻找最优
【作 者】
:
马驰
阮秋琦
【机 构】
:
北京交通大学计算机学院信息所
【出 处】
:
计算机技术与发展
【发表日期】
:
2007年12期
【关键词】
:
支持向量机
离子群优化算法
参数选择
人脸识别
support vector machine
discrete particle swarm optimiza
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支持向量机(SVM)的学习性能和泛化能力主要取决于参数选择,然而传统的优化算法难以解决此问题。文中通过支持向量的个数建立优化目标函数,采用微粒群优化(PSO)算法对其优化,寻找最优参数。PSO是一种新兴的基于群体智慧的进化算法。实验表明,微粒群优化算法是支持向量机参数选择的有效方法。
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