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本文提出一种基于量子激励粒子群算法优化支持向量机（SVM）训练参数的新方法。该方法在粒子群优化算法中引入量子论思想,提高了粒子搜索的遍历性,从而避免了陷入局部极值,最终得到SVM的最优参数。仿真实验结果表明,本文提出的基于量子激励的粒子群优化的SVM比传统算法优化的SVM的精度高、收敛速度快。
基于量子激励的粒子群优化的SVM研究
【摘 要】
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本文提出一种基于量子激励粒子群算法优化支持向量机（SVM）训练参数的新方法。该方法在粒子群优化算法中引入量子论思想,提高了粒子搜索的遍历性,从而避免了陷入局部极值,最终得
【机 构】
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国家发展和改革委员会国家投资项目评审中心,燕山大学
【出 处】
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科技信息
【发表日期】
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2011年14期
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