毛志亮
- 作品数：2 被引量：8H指数：1
- 供职机构：江南大学通信与控制工程学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于CPSO的混合核函数SVM参数优化及应用被引量：8
- 2011年
- 支持向量机(SVM)建模的拟合精度和泛化能力取决于相关参数的选取,目前SVM中的参数的寻优一般只针对惩罚系数和核参数,而混合核函数的引入,使SVM增加了一个可调参数。针对混合核函数SVM的多参数选择问题,提出利用具有较强全局搜索能力的混沌粒子群(CPSO)优化算法对混合核函数SVM建模过程中的重要参数进行优化调整,每一组粒子的位置向量对应一组混合核函数SVM建模的参数。该算法采用同时对3个参数寻优的策略,由早熟收敛的判断和处理两部分组成,可实现对混合核函数SVM参数的优化求解。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验验证该了算法的有效性;该方法用于谷氨酸发酵过程的建模研究,取得了较高的建模精度。
- 潘丰毛志亮
- 关键词：混合核函数支持向量机粒子群优化
- 基于IPSO的混合核函数SVM参数优化及应用被引量：1
- 2009年
- 针对混合核函数支持向量机(SVM)在建模中的重要参数值选择问题,提出利用具有较强全局搜索能力的改进粒子群优化算法,对混合核函数SVM建模过程中的重要参数进行优化调整,给出应用该方法的具体步骤,通过仿真实验验证该算法的有效性。该方法用于谷氨酸发酵过程的建模研究,取得了较高建模精度。
- 毛志亮刘春波潘丰
- 关键词：混合核函数支持向量机粒子群优化
