基于粒子群算法的支持向量机训练和实现方法

• 作者: 王威 田建忠 谢梅芳
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（信息与管理工程版）
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 粒子群算法 二次规划 训练样本集
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 85-88
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4007字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1007-144X.2007.10.023

摘要

在支持向量机的实现过程中,如果用于训练的样本数很大,则标准的二次型优化技术就很难应用.针对在大规模训练中算法收敛速度慢、复杂程度高等问题,提出用粒子群算法求解其中的二次规划问题的思想.试验结果表明,用粒子群算法来训练样本集具有容易实现、节省计算成本和提高收敛速度等优点.该方法已经应用在模式识别、数据挖掘、系统辨识与控制等领域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王威	海军工程大学管理工程系	58	287	9.0	13.0
2	谢梅芳	海军工程大学管理工程系	4	31	3.0	4.0
3	田建忠	海军工程大学管理工程系	2	16	2.0	2.0