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马素丽

作品数：1 被引量：33H指数：1
供职机构：电子科技大学计算机科学与工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
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篇梯度算法
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇混沌
  • 1篇参数优化
  • 1篇参数优化方法

机构

  • 1篇电子科技大学

作者

  • 1篇刘昌平
  • 1篇王光卫
  • 1篇范明钰
  • 1篇马素丽

传媒

  • 1篇控制与决策

年份

  • 1篇2008
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于梯度算法的支持向量机参数优化方法被引量：33
2008年
首先介绍最近出现的参数优化方法,概括了高效率的参数优化算法应具备的若干特点.然后提出了一种新的支持向量机参数优化方法.该方法先在局域内用混沌优化搜索局域最优点,再将此最优点作为梯度方向,通过改变局域范围跳出局部寻优区域.该方法降低了对性能函数连续且可微的要求,收敛速度快,最终优化解与支持向量机的参数初始值无关.最后,通过仿真实验表明了该方法具有更高的分类和回归准确率.
刘昌平范明钰王光卫马素丽
关键词：支持向量机梯度算法混沌参数优化
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共1页<1>
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