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使用粒子群算法进行特征选择及对支持向量机参数的优化
被引量：
13
1
作者
张俊才
张静
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2012年第7期138-141,共4页
特征选取和参数设置是提升支持向量机分类器的效果的两个主要手段.为了将两者结合起来,实现同步优化,以达到更好的分类效果,设计了一种基于粒子群算法的分类器优化算法.新算法对粒子采用2进制编码的,设计适合的目标函数,同步进行特征选...
特征选取和参数设置是提升支持向量机分类器的效果的两个主要手段.为了将两者结合起来,实现同步优化,以达到更好的分类效果,设计了一种基于粒子群算法的分类器优化算法.新算法对粒子采用2进制编码的,设计适合的目标函数,同步进行特征选择和支持向量机参数的优化.经过对比验证,新方法能够更加准确的得到待分类数据的特征子集跟支持向量机参数,最终得到更优的处理结果.
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关键词
支持向量机
参数优化
粒子群算法
2进制编码
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职称材料
题名
使用粒子群算法进行特征选择及对支持向量机参数的优化
被引量：
13
1
作者
张俊才
张静
机构
许昌市耕新信息科学研究院
许昌职业技术学院信息工程系
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2012年第7期138-141,共4页
文摘
特征选取和参数设置是提升支持向量机分类器的效果的两个主要手段.为了将两者结合起来,实现同步优化,以达到更好的分类效果,设计了一种基于粒子群算法的分类器优化算法.新算法对粒子采用2进制编码的,设计适合的目标函数,同步进行特征选择和支持向量机参数的优化.经过对比验证,新方法能够更加准确的得到待分类数据的特征子集跟支持向量机参数,最终得到更优的处理结果.
关键词
支持向量机
参数优化
粒子群算法
2进制编码
Keywords
SVM
parameter optimization
PSO
Binary encode
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
操作
1
使用粒子群算法进行特征选择及对支持向量机参数的优化
张俊才
张静
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2012
13
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