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一种改进的人工蜂群算法优化的支持向量机
被引量：
1
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作者
李纪麟
谢霖铨
《河南科技》
2017年第5期46-50,共5页
为了改善现有支持向量机(Support Vector Machine)的机器学习效果依赖于参数选择,而参数选择通常依赖于经验的问题,在现有基础上,本文结合一种称为骨架人工蜂群算法(Bare-bones Artificial Bee Colony)的改进的人工蜂群算法对支持向量机...
为了改善现有支持向量机(Support Vector Machine)的机器学习效果依赖于参数选择,而参数选择通常依赖于经验的问题,在现有基础上,本文结合一种称为骨架人工蜂群算法(Bare-bones Artificial Bee Colony)的改进的人工蜂群算法对支持向量机的2个参数进行优化,并对该优化结果进行试验。试验结果表明,改进的支持向量机的准确率、识别速度均优于原本的支持向量机。
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关键词
支持向量机
人工蜂群算法
参数优化
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职称材料
题名
一种改进的人工蜂群算法优化的支持向量机
被引量：
1
1
作者
李纪麟
谢霖铨
机构
江西理工大学
出处
《河南科技》
2017年第5期46-50,共5页
文摘
为了改善现有支持向量机(Support Vector Machine)的机器学习效果依赖于参数选择,而参数选择通常依赖于经验的问题,在现有基础上,本文结合一种称为骨架人工蜂群算法(Bare-bones Artificial Bee Colony)的改进的人工蜂群算法对支持向量机的2个参数进行优化,并对该优化结果进行试验。试验结果表明,改进的支持向量机的准确率、识别速度均优于原本的支持向量机。
关键词
支持向量机
人工蜂群算法
参数优化
Keywords
support vector machine
artificial bee colony algorithm
parameter optimizing
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种改进的人工蜂群算法优化的支持向量机
李纪麟
谢霖铨
《河南科技》
2017
1
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