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任文进

作品数：1 被引量：6H指数：1
供职机构：湖南大学信息科学与工程学院更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇子群
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇粒子群
  • 1篇混沌
  • 1篇混沌粒子群
  • 1篇参数选择
  • 1篇参数优化

机构

  • 1篇湖南大学

作者

  • 1篇钟清流
  • 1篇任文进

传媒

  • 1篇科学技术与工...

年份

  • 1篇2007
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于混沌粒子群的支持向量机参数优化被引量：6
2007年
支持向量机的参数选择决定了其学习性能和泛化能力,由于在参数的选择范围内可选择的数量是无穷的,在多个参数中盲目搜索最优参数是需要极大的时间代价,并且很难逼近最优。基于此,提出一种基于混沌粒子群的支持向量机参数选择算法。混沌粒子群优化算法是一种全局搜索方法,在选取SVM参数时,不必考虑模型的复杂度和变量维数.仿真表明,混沌粒子群优化算法是选取SVM参数的有效方法,可以取得令人满意的效果。
任文进钟清流
关键词：支持向量机混沌粒子群参数选择
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