一类支持向量机中引导式量子粒子群优化机理及实现

• 作者: 姚富光 钟先信
• 来源期刊: 重庆大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化 支持向量机 Zoutendijk最速下行策略 引导粒子 序列最小优化 LPSO
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 页码范围: 108-112,119
• 分类号: TP13
• 语种: 中文

摘要

通过分析量子粒子群在一类超球面支持向量机训练优化的应用机理,提出一种基于引导式量子粒子群(D-QDPSO)的一类超球面支持向量机训练优化算法,根据Zoutendijk最速下行策略确定全局最优gbest的优化方向,计算引导粒子位置;同时在初始化时根据序列最小优化算法(SMO)得到靠近最优解的近似位置,并以约束平面边界点作为初始化粒子,扩大了搜索范围.实验表明,D-QDPSO算法有较好的收敛性能和泛化性能,其误识率比SMO降低约0.12%,运算速度比LPSO提高2倍左右.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟先信	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	90	1043	16.0	27.0
2	姚富光	重庆教育学院计算机科学系	2	4	1.0	2.0