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使用粒子群算法进行特征选择及对支持向量机参数的优化
使用粒子群算法进行特征选择及对支持向量机参数的优化
作者:
张俊才
张静
原文服务方:
微电子学与计算机
支持向量机
参数优化
粒子群算法
2进制编码
摘要:
特征选取和参数设置是提升支持向量机分类器的效果的两个主要手段.为了将两者结合起来,实现同步优化,以达到更好的分类效果,设计了一种基于粒子群算法的分类器优化算法.新算法对粒子采用2进制编码的,设计适合的目标函数,同步进行特征选择和支持向量机参数的优化.经过对比验证,新方法能够更加准确的得到待分类数据的特征子集跟支持向量机参数,最终得到更优的处理结果.
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文献信息
篇名
使用粒子群算法进行特征选择及对支持向量机参数的优化
来源期刊
微电子学与计算机
学科
关键词
支持向量机
参数优化
粒子群算法
2进制编码
年,卷(期)
2012,(7)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
138-141
页数
分类号
TP18
字数
语种
中文
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节点文献
支持向量机
参数优化
粒子群算法
2进制编码
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
微电子学与计算机
主办单位:
中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-7180
CN:
61-1123/TN
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1972-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
9826
总下载数(次)
0
总被引数(次)
59060
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