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摘要:
针对鸡群算法因雄鸡粒子易陷入局部最优而无法取得全局最优问题,提出了基于杂交的改进的鸡群算法.即在雌鸡粒子更新后加入杂交机制,使雌鸡粒子加速离开局部最优点;同时通过更新机制将性能优越的雌鸡粒子设定为雄鸡粒子来避免雄鸡粒子陷入局部最优,并将改进的鸡群算法用于多分类器系数的优化.仿真实验结果表明,改进的鸡群算法不易陷入局部最优,且用该算法优化的多分类器其错误率降低,训练时间缩短.
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文献信息
篇名 改进的鸡群算法并用于多分类器系数优化
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 鸡群算法 杂交 多分类器 系数优化
年,卷(期) 2017,(9) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 158-161,207
页数 5页 分类号 TP181
字数 4397字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1511-0121
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 于凤芹 江南大学物联网工程学院 143 708 12.0 18.0
2 洪杨 江南大学物联网工程学院 3 26 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
鸡群算法
杂交
多分类器
系数优化
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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