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改进蚁群算法在支持向量机中的应用
被引量：
1
1
作者
任玉艳
鲍洁
王洪瑞
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2011年第8期144-146,共3页
提出一种改进的蚁群算法(ACA)来优化支持向量机(SVM)训练参数。该改进算法建立于每只蚂蚁只根据参数β在其前次迭代的最优解附近搜索,可快速减少搜索范围。参数β的提出可以保证蚁群快速地达到最优解。仿真结果表明:使用该方法优化SVM...
提出一种改进的蚁群算法(ACA)来优化支持向量机(SVM)训练参数。该改进算法建立于每只蚂蚁只根据参数β在其前次迭代的最优解附近搜索,可快速减少搜索范围。参数β的提出可以保证蚁群快速地达到最优解。仿真结果表明:使用该方法优化SVM参数可有效避免陷入局部极值,提高收敛速度。
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关键词
支持向量机
蚁群算法
参数
可行搜索空间
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题名
改进蚁群算法在支持向量机中的应用
被引量：
1
1
作者
任玉艳
鲍洁
王洪瑞
机构
燕山大学里仁学院
国家发展和改革委员会国家投资项目评审中心
河北大学
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2011年第8期144-146,共3页
基金
科技部国际科技合作项目(2008DFR10530)
河北省科技厅指导性计划资助项目(072135140)
秦皇岛市科学技术研究与发展计划资助项目(201001A064)
文摘
提出一种改进的蚁群算法(ACA)来优化支持向量机(SVM)训练参数。该改进算法建立于每只蚂蚁只根据参数β在其前次迭代的最优解附近搜索,可快速减少搜索范围。参数β的提出可以保证蚁群快速地达到最优解。仿真结果表明:使用该方法优化SVM参数可有效避免陷入局部极值,提高收敛速度。
关键词
支持向量机
蚁群算法
参数
可行搜索空间
Keywords
SVM
ant colony algorithm（ACA）
parameter
feasible search space
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进蚁群算法在支持向量机中的应用
任玉艳
鲍洁
王洪瑞
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2011
1
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