【摘 要】
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针对粒子群算法在优化SVM参数时,存在着易陷入局部最优,早熟收敛的问题,首先提出了一种用自适应权重来代替惯性权重的粒子群算法,再引入自适应变异对粒子群算法进行优化,增强粒子的种群多样性,使其能够跳出局部最优解,从而达到全局最优。最后,将改进后的算法(GPSO-SVM)应用到UCI标准数据集上进行验证,实验结果表明,改进后的算法提高了粒子的搜索性能,是一种有效的SVM参数优化算法。
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针对粒子群算法在优化SVM参数时,存在着易陷入局部最优,早熟收敛的问题,首先提出了一种用自适应权重来代替惯性权重的粒子群算法,再引入自适应变异对粒子群算法进行优化,增强粒子的种群多样性,使其能够跳出局部最优解,从而达到全局最优。最后,将改进后的算法(GPSO-SVM)应用到UCI标准数据集上进行验证,实验结果表明,改进后的算法提高了粒子的搜索性能,是一种有效的SVM参数优化算法。
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