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王玉光

作品数：1 被引量：5H指数：1
供职机构：江苏大学电气信息工程学院更多>>
发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇群算法
  • 1篇子群
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群算法
  • 1篇模糊C均值聚...
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类算法
  • 1篇均值聚类
  • 1篇均值聚类算法
  • 1篇改进粒子群
  • 1篇改进粒子群算...
  • 1篇参数选取

机构

  • 1篇江苏大学

作者

  • 1篇周大为
  • 1篇史月俊
  • 1篇王玉光

传媒

  • 1篇计算机应用

年份

  • 1篇2009
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于一种改进粒子群算法的SVM参数选取被引量：5
2009年
支持向量机作为一个新兴的数学建模工具已经被广泛地应用到很多工业控制领域中,其良好的泛化能力和预测精度在很大程度上受到其参数选取的影响。根据智能群体进化模式改进粒子群优化算法,利用模糊C均值聚类算法分类粒子群体,并用子群体最优点取代速度更新公式中的个体历史最优点,并利用该算法搜索支持向量机的最优参数组合。对比仿真实验表明:所提优化算法是支持向量机参数选取的有效算法,在非线性函数估计中体现出优良的性能。
史月俊周大为王玉光
关键词：粒子群算法模糊C均值聚类算法支持向量机参数选取
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共1页<1>
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