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基于混沌粒子群的SVM参数优化算法
基于混沌粒子群的SVM参数优化算法
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摘要：
支持向量机的性能与核函数的参数及惩罚系数C有很大关系.利用Lozi’s映射的较好遍历性,在粒子群优化算法中引入Lozi’s映射的混沌思想,提出基于混沌粒子群优化算法的SVM参数优化方法.仿真实验表明,该算法能有效提高整个迭代搜索的收敛速度和精度,从而更好地优化SVM参数.
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文献信息
| 篇名 | 基于混沌粒子群的SVM参数优化算法 | ||
| 来源期刊 | 重庆文理学院学报：自然科学版 | 学科 | 工学 |
| 关键词 | 支持向量机 混沌粒子群 参数优化 | ||
| 年，卷（期） | 2011,（4） | 所属期刊栏目 | |
| 研究方向 | 页码范围 | 81-84 | |
| 页数 | 4页 | 分类号 | TP183 |
| 字数 | 语种 | ||
| DOI | |||
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
混沌粒子群
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆文理学院学报：自然科学版
主办单位：
重庆文理学院
出版周期：
双月刊
ISSN：
1673-8012
CN：
50-1183/N
开本：
出版地：
重庆市永川区红河大道319号
邮发代号：
创刊时间：
语种：
出版文献量（篇）
1769
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