【摘 要】
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SVM算法以其良好的泛化能力广泛应用于解决非线性分类问题,文中针对该算法中径向基核函数的参数寻优问题进行了详细探究,提出一种改进型PSO算法即在标准PSO算法中应用非线性
【基金项目】
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贵州省科技厅科技基础条件平台专项计划（黔科合平台人才[2016]5707）
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SVM算法以其良好的泛化能力广泛应用于解决非线性分类问题,文中针对该算法中径向基核函数的参数寻优问题进行了详细探究,提出一种改进型PSO算法即在标准PSO算法中应用非线性惯性权重策略并引入双变异算子,避免算法陷入边缘局部最优,增加粒子多样性,在全局极值停止变化后,改进粒子前进方向使粒子再次进入更新搜索过程。实验结果表明,利用改进型PSO算法寻找最优参数,分类准确率明显提高,因此所提算法是进行SVM参数寻优的有效算法。
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