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任文进
作品数:
1
被引量:6
H指数:1
供职机构:
湖南大学信息科学与工程学院
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
钟清流
湖南大学信息科学与工程学院
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任文进
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科学技术与工...
年份
1篇
2007
共
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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
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