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摘要:
针对支持向量机的参数选择问题,本文提出了一种采用细菌群体趋药性智能优化算法优化最小二乘支持向量机参数的方法.细菌群体趋药性智能优化算法引入了群体信息交互策略,单个细菌不仅利用自身信息随机移动,而且细菌群体之间交换种群的信息,有效地改善了个体移动时的随机性和盲目性,加强了细菌趋于最优的移动策略.该方法提高了支持向量机的参数选择效率,避免了人为设定参数的不足,大大缩短了优化时间.经过细菌群体趋药性智能优化算法优化得到的最小二乘支持向量机的参数对,用于测试样本的多分类实验和函数拟合实验,其分类结果和函数拟合效果验证了本文方法的有效性.
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文献信息
篇名 细菌群体趋药性算法优化LS_SVM参数方法
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 最小二乘支持向量机 细菌群体趋药性算法 参数优化
年,卷(期) 2011,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 149-152
页数 分类号 TP18
字数 2703字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2011.02.029
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 韩莉 东北电力大学自动化工程学院 17 50 4.0 6.0
2 孟祥华 东北电力大学自动化工程学院 2 2 1.0 1.0
3 刘倩 东北电力大学自动化工程学院 3 13 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
最小二乘支持向量机
细菌群体趋药性算法
参数优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
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