【摘 要】
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通过分析量子粒子群在一类超球面支持向量机训练优化的应用机理,提出一种基于引导式量子粒子群（D-QDPSO）的一类超球面支持向量机训练优化算法,根据Zoutendijk最速下行策略确定
【机 构】
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重庆教育学院计算机科学系,重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
【基金项目】
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国家高科技产业工业过程自动化专项/企业集成自动化系统（计高技[2000]1882号）, 云南省省院省校科技合作计划项目（2004XY16）
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通过分析量子粒子群在一类超球面支持向量机训练优化的应用机理,提出一种基于引导式量子粒子群（D-QDPSO）的一类超球面支持向量机训练优化算法,根据Zoutendijk最速下行策略确定全局最优gbest的优化方向,计算引导粒子位置;同时在初始化时根据序列最小优化算法（SMO）得到靠近最优解的近似位置,并以约束平面边界点作为初始化粒子,扩大了搜索范围。实验表明,D-QDPSO算法有较好的收敛性能和泛化性能,其误识率比SMO降低约0.12%,运算速度比LPSO提高2倍左右。
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