基于粒子群优化模式搜索的支持向量机参数优化及应用

• 作者: 张小平 王喜宾 王翰虎
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 核参数选取 粒子群优化 模式搜索
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 3302-3304,3326
• 分类号: TP181
• 字数: 4452字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.03302

摘要

针对核函数参数选择的重要性,提出了粒子群(PSO)模式搜索算法来搜索最优参数,该算法结合了PSO算法的全局搜索能力强和模式搜索的局部收敛性好的优点,使PSO模式搜索算法表现出了较高的性能,并将其应用到农业科技项目分类中.实验结果表明,该算法不仅效率高,收敛速度快,而且搜索到的最优参数达到了较高的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张小平		8	39	4.0	6.0
2	王翰虎	贵州大学计算机科学与信息学院	41	449	10.0	20.0
3	王喜宾	贵州大学计算机科学与信息学院	3	18	2.0	3.0