PSO-SVM模型在葡萄酒品质分类中的应用研究

• 作者: 乔烨 王海军
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 葡萄酒 粒子群算法 支持向量机 分类
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 146-148
• 分类号: TP311
• 字数: 2541字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2012.08.048

摘要

葡萄酒作为一种越来越流行的健康饮品,其品质好坏的鉴别分类日益受到关注.基于此研究了一种自适应粒子群支持向量机品质分类模型,并给出了详细的设计步骤和部分Matlab设计代码,最后采用UCI数据库中的wine数据集进行了验证,结果表明,将自适应粒子群算法引入到支持向量机模型参数的选取中,可以减少参数选取的盲目性,提高预测分类的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王海军	内蒙古大学鄂尔多斯学院	8	18	3.0	3.0
2	乔烨		2	10	2.0	2.0